搜索研究与资料 · 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
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
- 用 Prompt 加载模型，并通过 add_source_document 指定文档和查询。
- 调用 prompt_with_source 生成基于文档上下文的回答。
- 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。
从搜索研究与资料角度评估LLMWare
把搜索研究与资料需要的条件列清楚，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。
来源能否回看
需要能打开的原始页面或文档位置，不能只有一段无出处的摘要。
范围是否与问题一致
核对日期、地区、对象与定义，不把相似术语当成同一事实。
是否保留反例
把冲突资料和未解决问题放进结论，避免只找支持原想法的证据。
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。
继续看看这些工具
全部工具 →DeepSearcher
DeepSearcher 将语言模型与向量数据库结合，用于私有资料检索、分析和报告整理，支持载入本地文件并配置不同模型与嵌入服务。
Graphify
Graphify 将项目代码、文档及其他资料整理为可查询的知识图谱，代码通过本地语法树解析，并区分从源材料提取和推断的关系。
LEANN
LEANN 是用于本地语义检索与检索增强问答的向量索引工具，可索引文件、文档和代码，并连接模型围绕已有资料回答问题。
Lumenfolio
Lumenfolio 是本地资料库应用，可汇集 PDF、Office 文件、网页和笔记，通过 AI 跨资料问答，并用引用跳转到原文位置。
Microsoft Copilot
微软提供的个人 AI 助手，可在对话中分析文件并回答相关问题。
Notion AI
在 Notion 内进行搜索、生成、分析与对话的 AI 工具。