Design LLM-based algorithm to organize subtitles into paragraphs and chapters

现在我有一个字幕json文件，格式为 ```TypeScript type SubtitleSegment = { start: number; end: number; text: string; words: { word: string; start: number; end: number }[]; }; type Subtitle = { segments: SubtitleSegment[]; }; ``` Segment可以理解为一个句子或者句子的一部分，现在请帮我设计一个算法，根据字幕文件内容中句子之间的关系，整理成段落（Paragraph）和章节（Chapter）。 返回的格式为 ```TypeScript type Paragraph = { start: number; end: number; text: string; segments: SubtitleSegment[]; }; type Chapter = { title: string; paragraphs: Paragraph[]; }; type Transcription = { chapters: Chapter[]; }; ``` 使用大语言模型技术，但是要考虑： 1. 上下文窗口长度，字幕内容可能很长很长，所以需要事先分页 2. 如果分页，注意不要让段落和章节之间出现断层，也就是不要让一个章节的内容被分到两页中导致上下文不连贯 3. 大语言模型不擅长数数，所以不能要求它输出字符位置，只能返回拆分后的结果做分析 4. 大语言模型可以返回结构化数据，但是要注意返回的内容不一定精准，可能会有删减文字、标点 5. 最好能考虑大模型调用的成本，不要让大模型调用次数太多或者传输的数据太多，比如是否可以一次返回章节和段落的关系 请设计算法，可以辅助代码说明