Создаёт "контекстные слои" из документов, баз данных и API, чтобы LLM могли отвечать на вопросы с точностью к фактам. PS Ранее такой же проект делали на своих инструментах - нашел классный инструмент
⚡ Когда использовать?
Просто более удобная библиотека для работы с распознанием текста из больших документов. Быстрее и удобнее чем реализовывать на чистом LangChain, LlamaIndex, LlamaIndex RAG, Instructor и тп. Вся логика спрятана под капотом фреймворка
👨💻 Как работает
- ✅ Загрузить документ (большой объем текста для обработки)
- ✅ Определить Aspect (зоны которые нужно распознать)
- ✅ Определить Concept (мини-инструкции для распознания внутри Aspect)
- ✅ Настроить LLM коннектор (агент/мультиагентная схема)
- ✅ Запустить Pipeline обработки
На выходе за 10-15 строчек кода получаете решение 90% задач LLM модели по распознанию контекста
---
PS Простой и очень удобный инструмент которым сейчас активно пользуюсь в своих проектах
