LORSでは、ユーザーはドキュメントのコレクションを取り込み、テキストを埋め込みに前処理し、ベクターデータベースに保存できます。クエリや要約タスクが発行されると、LORSはセマンティック検索を行い、最も関連性の高いテキストセグメントを特定します。その後、これらのセグメントを大規模言語モデルに入力し、簡潔でコンテキストに応じた要約を作成します。モジュール式設計により、埋め込みモデルの交換、検索閾値の調整、プロンプトテンプレートのカスタマイズが可能です。LORSは複数ドキュメントの要約やインタラクティブなクエリの洗練、高ボリュームのバッチ処理をサポートし、学術文献のレビュー、企業報告、または巨大なテキストコーパスからの迅速な知見抽出が必要なシナリオに最適です。

Charts Not Chaptersは、ユーザーがデータと対話する方法を革命的に変え、視覚的に魅力的なチャートやグラフを生成するシームレスな体験を提供します。高度なAIアルゴリズムを活用することで、ユーザーは生データを入力し、自分の好みに合わせたインスタントにレンダリングされたチャートを受け取ることができます。このプラットフォームは、無数のチャートタイプとカスタマイズ可能なオプションをサポートしており、ビジネスレポートや学術プロジェクトのために明確で影響力のあるデータの視覚化を必要とするすべての人に適しています。

We Report Workは、作業報告のプロセスを簡素化し、自動化するためのツールです。Gmail、Google Drive、およびカレンダーなどのさまざまな作業報告ツールと統合することにより、We Report Workはデータを集め、数秒で簡潔な作業要約を生成します。ユーザーはデータを精製し、自分のテンプレートに従って要約をカスタマイズできるため、報告を正確かつ時間効率的に行うことができます。このツールは、作業報告プロセスを向上させることを目指す従業員、マネージャー、起業家に最適です。