No LORS, os usuários podem ingerir coleções de documentos, pré-processar textos em embeddings e armazená-los em um banco de dados vetorial. Quando uma consulta ou tarefa de summarização é emitida, o LORS realiza recuperação semântica para identificar os segmentos de texto mais relevantes. Em seguida, esses segmentos são alimentados em um grande modelo de linguagem para produzir resumos concisos e sensíveis ao contexto. O design modular permite trocar modelos de embeddings, ajustar limites de recuperação e personalizar modelos de prompt. O LORS suporta summarização de múltiplos documentos, refinamento de consultas interativas e processamento em lotes para cargas de trabalho de alto volume, tornando-o ideal para revisões de literatura acadêmica, relatórios corporativos ou qualquer cenário que exija extração rápida de insights de grandes corpora de texto.