Das vom Tool ausgegebene Standard-XML-Format verwendet ein hierarchisches Tagging-System, das eine genaue Beschreibung der Inhaltsquelle durch das Metadaten-Tagging von ermöglicht. Experimente haben gezeigt, dass diese strukturierte Eingabe LLM in die Lage versetzt, die semantischen Grenzen der verschiedenen Datenquellen genauer zu verstehen.
In der konkreten Implementierung werden für das GitHub-Repository Dateien wie .py/.md rekursiv gescannt und als Typ github_repository gekapselt; akademische Papiere werden konvertiert und als arxiv_paper gekennzeichnet; Videotranskripte werden als youtube_transcript kategorisiert. dieses stark typisierte System verbessert im Vergleich zu den rohen Texteingaben die kontextuelle Verstehensgenauigkeit um mehr als 30%.
Das Beispiel der Verarbeitung technischer Dokumente zeigt, dass Modelle wie ChatGPT die Kapitelstruktur effizienter extrahieren können, wenn Webinhalte mit dem Typ web_documentation getaggt sind. Entwickler können die Leistung des Modells in bestimmten Szenarien auch weiter optimieren, indem sie XML-Vorlagen modifizieren.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelOneFileLLM: Integration mehrerer Datenquellen in eine einzige TextdateiDie
