跃用AI自动化流程设计
自动化与AI助手 · 工具介绍

LLMWare

LLMWare 为本地、边缘和自行托管的大语言模型应用提供统一接口,整合模型目录与 RAG 管道,支持文档解析、知识库摄取、检索以及带来源的提示生成。

LLMWare 能做什么

LLMWare 为本地、边缘和自行托管的大语言模型应用提供统一接口,整合模型目录与 RAG 管道,支持文档解析、知识库摄取、检索以及带来源的提示生成。

  • 本地资料问答与智能体
  • 围绕文档资料阅读与问答
自动化与AI助手 · 从小样开始

如何使用 LLMWare

对本地文档进行带来源的问答

准备输入

  • 本地文档文件夹、查询问题,以及所选模型。

操作步骤

  1. 用 Prompt 加载模型,并通过 add_source_document 指定文档和查询。
  2. 调用 prompt_with_source 生成基于文档上下文的回答。
  3. 运行 evidence_check_sources,再用 review_sources_summary 查看附入提示的来源材料。

预期交付物

  • 文档问答响应、来源检查结果和提示中使用的来源摘要。

框架提供生成后的来源检查方法;人工仍需打开原文核查回答,不能把检查函数运行成功视为所有事实均正确。

开始前需要了解

账号权限、费用与可用功能请以官方入口的当前说明为准。重要结果应先检查,再用于实际工作。

查看 LLMWare 官方说明 ↗

跃用AI · 场景选型

从自动化与AI助手角度评估LLMWare

把自动化与AI助手需要的条件列清楚,再比较工具。阅读本页的产品用途、步骤与限制,再逐项确认下面的问题;这些是选型方法,不表示每款工具都具备同样能力。

  1. 触发是否明确

    写清事件来源、必要字段和重复事件的识别方式。

  2. 权限是否够用

    只连接完成任务所需的账户与范围;真实操作由有权人员确认。

  3. 失败是否可见

    保留结果状态和接手人,不能把重试次数当成完成次数。

选择一个小样任务,先检查结果与交付格式,再决定是否用于更多资料。

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