01.1 Dokumente
PDF, Office, Markdown, HTML, Text und Code.
Laden Sie textbasierte PDFs, Word-Dokumente, Präsentationen, Tabellen, CSV- oder TSV-Daten, Markdown, HTML, Protokolle und gängige Quellcodeformate hoch.
LIBRE / Wissen Suche mit Nachweisen Bewusste Grenzen
Wissen
Wissen, woher die Antwort stammt.
Libre verwandelt die Dokumente, auf die Sie zugreifen können, in nutzbaren Chatkontext, ohne die Antwort von ihrer Quelle zu trennen. Exakte Begriffe bleiben durchsuchbar, semantische Treffer erweitern die Reichweite und zitierte Stellen bleiben im Gespräch sichtbar.
- Standardsuche nach Schlüsselwörtern
- BM25
- Vektor + lexikalisch, wenn aktiviert
- Hybrid
- Seite, Folie, Blatt, Abschnitt
- Auf Quellenebene
01 Aufnahme
Nützliche Formate behalten ihren Ort in der Quelle.
Ein Dokument ist nützlicher, wenn ein Auszug weiterhin seinen ursprünglichen Ort benennen kann. Libre führt strukturierte Herkunftsdaten durch die Extraktion und vermeidet die erneute Verarbeitung unveränderter Uploads im selben Geltungsbereich.
01.2 Herkunft
Seite, Folie, Blatt oder Abschnitt bewahren.
Die Extraktion erfasst Quellsegmente, damit abgerufene Auszüge und die Quellenleiste den Ursprungsort einer Aussage identifizieren können – nicht nur den Dateinamen.
01.3 Begrenzte Verarbeitung
Office-Dateien ohne native Dokumentlaufzeit analysieren.
DOCX, PPTX und XLSX werden durch einen begrenzten Parser im Repository entpackt. Identische Bytes, die erneut in denselben Geltungsbereich hochgeladen werden, werden dedupliziert.
Dokumentation
02 Suche
Kennung und Idee finden.
Schlüsselwort- und semantische Suche beheben unterschiedliche Lücken. Libre hält den lexikalischen Pfad jederzeit verfügbar und verbindet ihn mit der Vektorrangfolge, sobald Embeddings konfiguriert sind.
02.1 Schlüsselwort
BM25 ist immer verfügbar.
Exakte Kennungen, Namen und seltene Begriffe können ohne Embedding-Modell eingestuft werden. Wenn die Embedding-Erzeugung fehlschlägt oder deaktiviert ist, wird die Dokumentensuche lexikalisch fortgesetzt.
02.2 Hybrid
Vektor- und lexikalische Rangfolgen verbinden.
Bei aktivierten Embeddings kombiniert Reciprocal Rank Fusion semantische Ähnlichkeit mit BM25, damit ein ungenauer semantischer Nachbar nicht automatisch einen starken exakten Treffer übertrifft.
02.3 Verschlüsselte Inhalte
Kein Klartext-Volltextindex neben dem Chiffretext.
Die lexikalische Bewertung läuft im Prozess über entschlüsselte Abschnitte, auf die die anfragende Person zugreifen darf. Libre vermeidet bewusst die dauerhafte Speicherung eines Klartext-Tokenindex für verschlüsselte Dokumentabschnitte.
Dokumentation
03 Antworten
Die richtige Menge an Quellenkontext verwenden.
Die Suche ist die effiziente Standardeinstellung. Wenn eine Aufgabe tatsächlich von der gesamten Datei abhängt, kann ein Gespräch stattdessen den Ganzdokumentkontext verwenden.
03.1 Quellenangaben
Quellorte in die Antwort übernehmen.
Abgerufene Auszüge enthalten Quellenname, Abschnitt, Bewertung und strukturierten Ort. Die Quellenleiste gruppiert zitierte Stellen unter ihren Dokumenten.
03.2 Ganzdokumentmodus
Das gesamte extrahierte Dokument lesen, wenn es passt.
Ein Chat kann den vollständigen extrahierten Inhalt anstelle ausgewählter Passagen senden. Ein konfigurierbarer Token-Schutz fällt auf die Suche zurück, wenn das angehängte Material zu groß ist.
03.3 Wissenswerkzeuge
Das Modell während einer Runde suchen und lesen lassen.
Integrierte Werkzeuge können Dokumente im Geltungsbereich auflisten, zitierte Passagen suchen und begrenzte Fenster lesen, sodass das Modell eine Datei schrittweise untersuchen kann, statt alles vorab zu erhalten.
Werkzeugschleife ansehen