O formato XML padrão produzido pela ferramenta emprega um sistema de marcação hierárquica, que obtém uma descrição precisa da fonte de conteúdo por meio da marcação de metadados de . As experiências demonstraram que essa entrada estruturada permite que o LLM compreenda os limites semânticos de diferentes fontes de dados com mais precisão.
Na implementação específica, o repositório do GitHub examinará recursivamente arquivos como .py/.md e os encapsulará como tipo github_repository; os artigos acadêmicos são convertidos e rotulados como arxiv_paper; as transcrições de vídeo são categorizadas como youtube_transcript. do LLM em mais de 30%.
O caso de processamento de documentos técnicos mostra que modelos como o ChatGPT podem extrair a estrutura de capítulos com mais eficiência quando o conteúdo da Web é marcado com o tipo web_documentation. Os desenvolvedores também podem otimizar ainda mais o desempenho do modelo em cenários específicos, modificando os modelos XML.
Essa resposta foi extraída do artigoOneFileLLM: integração de várias fontes de dados em um único arquivo de textoO
