智能文档通过结合自然语言处理技术和机器学习算法，实现对多文档内容的快速筛选。以下是智能文档实现多文档快速筛选内容的主要步骤：

文档预处理：对原始文档进行预处理，包括分词、去除停用词、词性标注等，以便后续处理。

特征提取：从预处理后的文档中提取关键特征，如关键词、短语、实体等，这些特征将用于表示文档的内容。

文档表示：将提取的特征转化为向量表示，以便进行相似度计算和聚类分析。常用的文档表示方法包括词袋模型、TF-IDF、Word2Vec等。

相似度计算：计算文档之间的相似度，以便找出内容相关的文档。相似度计算可以采用余弦相似度、Jaccard相似度等方法。

聚类分析：根据文档之间的相似度，将文档聚类成不同的组，每组内的文档内容相似。聚类算法可以采用K-means、层次聚类等。

内容筛选：根据用户提供的查询条件或需求，从聚类结果中筛选出与查询条件相关的文档。查询条件可以是关键词、短语、实体等。

结果排序：对筛选出的文档进行排序，以便用户能够快速找到最相关的文档。排序方法可以采用基于相似度的排序、基于时间戳的排序等。

智能文档可以实现对多文档内容的快速筛选，提高用户查找相关信息的效率。同时，随着技术的不断发展，智能文档的筛选速度和准确性也将不断提高。