SimCheck est une extension Chrome conçue pour aider les utilisateurs à générer, comparer et visualiser des embeddings vectoriels. Cette extension tire parti des modèles HuggingFace et de la bibliothèque transformers.js, offrant une interface facile à utiliser pour expérimenter avec des embeddings textuels. Les utilisateurs peuvent créer des embeddings, les comparer et visualiser les résultats, en faisant un outil précieux pour les développeurs, les data scientists et les passionnés de NLP. Elle est particulièrement utile pour comprendre les similitudes et les différences entre les données textuelles de manière plus intuitive et interactive.

Dans LORS, les utilisateurs peuvent ingérer des collections de documents, prétraiter les textes en embeddings et les stocker dans une base de données vectorielle. Lorsqu'une requête ou une tâche de résumé est émise, LORS effectue une récupération sémantique pour identifier les segments de texte les plus pertinents. Il alimente ensuite ces segments dans un grand modèle linguistique pour produire des résumés succincts et contextuellement pertinents. La conception modulaire permet de remplacer les modèles d'embedding, d'ajuster les seuils de récupération et de personnaliser les modèles de prompt. LORS supporte le résumé multi-documents, la refinement interactif des requêtes et le traitement par lots pour de gros volumes, idéal pour les revues de littérature, les rapports d'entreprise ou tout scénario nécessitant une extraction rapide d'insights à partir de vastes corpus textuels.