LORS에서는 사용자가 문서 컬렉션을 수집하고, 텍스트를 임베딩으로 전처리하여 벡터 데이터베이스에 저장할 수 있습니다. 쿼리 또는 요약 작업이 시작되면, LORS는 의미적 검색을 수행하여 가장 관련성 높은 텍스트 세그먼트를 찾습니다. 이후, 이 세그먼트들을 대형 언어 모델에 입력하여 간결하고 맥락을 고려한 요약을 생성합니다. 모듈식 디자인은 임베딩 모델 교체, 검색 임계값 조정, 프롬프트 템플릿 맞춤화가 가능하게 합니다. LORS는 다중 문서 요약, 인터랙티브 쿼리 세련, 배치 처리 등을 지원하며, 대규모 텍스트 코퍼스에서 빠른 인사이트 추출이 필요한 학술 문헌 리뷰, 기업 보고서, 기타 시나리오에 이상적입니다.

Summarization Agent Reflection은 고급 요약 모델과 내장된 반성 메커니즘을 결합하여 자신의 요약을 반복적으로 평가하고 개선합니다. 사용자는 기사, 논문, 전사록 등 하나 이상의 텍스트 입력을 제공하며, 에이전트는 초기 요약을 생성한 다음, 그 출력을 분석하여 누락된 포인트 또는 부정확성을 식별합니다. 피드백 루프에 따라 요약을 재생성하거나 조정하여 만족스러운 결과에 도달할 때까지 반복합니다. 구성 가능한 매개변수는 요약 길이, 깊이, 스타일을 사용자 정의할 수 있으며, 다양한 도메인과 워크플로우에 적응할 수 있습니다.