Projetar algoritmo baseado em LLM para organizar legendas em parágrafos e capítulos

Agora tenho um arquivo de legendas em JSON, com o formato: ```TypeScript type SubtitleSegment = { start: number; end: number; text: string; words: { word: string; start: number; end: number }[]; }; type Subtitle = { segments: SubtitleSegment[]; }; ``` Um Segment pode ser entendido como uma frase ou parte de uma frase. Agora, por favor, me ajude a projetar um algoritmo que, com base nas relações entre as frases no conteúdo do arquivo de legendas, organize-as em parágrafos (Paragraph) e capítulos (Chapter). O formato de retorno é: ```TypeScript type Paragraph = { start: number; end: number; text: string; segments: SubtitleSegment[]; }; type Chapter = { title: string; paragraphs: Paragraph[]; }; type Transcription = { chapters: Chapter[]; }; ``` Use tecnologia de grandes modelos de linguagem, mas considere: 1. O comprimento da janela de contexto - o conteúdo das legendas pode ser muito, muito longo, então é necessário paginar com antecedência. 2. Se houver paginação, tome cuidado para que não haja descontinuidade entre parágrafos e capítulos, ou seja, não deixe que o conteúdo de um capítulo seja dividido em duas páginas, causando falta de coerência no contexto. 3. Grandes modelos de linguagem não são bons em contar números, então não se pode exigir que eles gerem posições de caracteres - só se pode retornar o resultado dividido para análise. 4. Grandes modelos de linguagem podem retornar dados estruturados, mas é importante notar que o conteúdo retornado pode não ser preciso, podendo haver cortes de texto ou pontuação. 5. É melhor considerar o custo das chamadas de modelo - não deixe que o número de chamadas seja muito alto ou que os dados transmitidos sejam excessivos, por exemplo, se é possível retornar a relação entre capítulos e parágrafos de uma só vez. Por favor, projete o algoritmo, podendo auxiliar com explicações de código.