В LORS пользователи могут импортировать коллекции документов, предварительно обрабатывать тексты в эмбеддинги и сохранять их в векторной базе данных. Когда возникает запрос или задача по суммированию, LORS выполняет семантический поиск для определения наиболее релевантных сегментов текста. Затем эти сегменты подаются в большую языковую модель для получения кратких, контекстуальных обзоров. Модульный дизайн позволяет заменять модели эмбеддингов, настраивать пороги поиска и настраивать шаблоны подсказок. LORS поддерживает мультидокументное суммирование, интерактивное уточнение запросов и пакетную обработку для больших объемов данных, делая его идеальным для обзоров академической литературы, корпоративных отчетов или сценариев, требующих быстрого извлечения инсайтов из больших текстовых коллекций.

Summarization Agent Reflection объединяет продвинутую модель суммирования с встроенным механизмом размышления, чтобы последовательно оценивать и уточнять собственные обзоры. Пользователи подают один или несколько текстов — такие как статьи, исследования или транскрипты — и агент сначала создает начальный обзор, затем анализирует его для обнаружения пропущенных пунктов или ошибок. Он регулирует или регенерирует обзор на основании обратных связей до достижения удовлетворительного результата. Настраиваемые параметры позволяют адаптировать длину, глубину и стиль суммирования под различные области и рабочие процессы.