工具输出的标准XML格式采用层次化标签体系，通过<source type=”[source_type]”>的元数据标记实现了内容来源的精确描述。实验证明，这种结构化输入能使LLM更准确地理解不同数据源的语义边界。
具体实现中，针对GitHub仓库会递归扫描.py/.md等文件并封装为github_repository类型；学术论文转换后标记为arxiv_paper；视频转录则归类为youtube_transcript。这种强类型系统相比原始文本输入可提升LLM的上下文理解准确率30%以上。
技术文档处理案例显示，当网页内容被标记为web_documentation类型时，ChatGPT等模型能更有效地提取章节结构。开发者还可以通过修改XML模板进一步优化特定场景下的模型表现。
This answer comes from the articleOneFileLLM: Integrating Multiple Data Sources into a Single Text FileThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " OneFileLLM的XML封装结构显著提升大语言模型处理效率
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