几乎每个针对文档的人工智能产品都把模型放在文件的路径中：它读取材料，决定改变什么，返回一份新文档。这在演示中起作用，在重要的案例中失败，因为语言模型擅长解释，不善于保证。SazAI Corpus 从不同的分割开始，其他页面承诺的一切都来自它。
两个层
一个理解你想要什么；另一个按格式自身的规则打开文件
谈话层理解请求、选择操作、解释结果、回答你的问题。它由语言模型组成，这就是人工智能起作用的地方。接触文件的层是确定性引擎：它按自身格式的规则打开文档，找到存在的元素，恰好改变授权的那些，写回文件。那个引擎不解释意图，不即兴。
这个分割的实际后果是决定购买的那个：人工智能层中最坏的可能错误仍然是对话错误。如果模型误读你的请求，错误的操作运行，那在凭证中显示，带上运行了什么的名字和对哪个版本。文件默默被即兴破坏不会发生。
文档来自一个规范
你说你想要什么；执行是对已知结构的操作
在任何转换之前，文档被整个读取并分解为组成它的元素：文本、形状、表格、单元格、页面、部分之间的关系、属性和元数据。那个地图被记录，它是其他一切所依赖的。改变不是文件的重写：它是规范对那个地图执行，改变授权的元素，保持其余的未触及，检查结果对源结构。
那就是为什么关于文档的问题被回答而不重新处理任何东西，为什么两个版本之间的比较指向单位的差异而不是显示并排的两个文本。那个整个读取，以及对每种格式它保持的，都在你的文档中。
模型的文本实际进入的地方
在翻译中边界被检查，当不匹配时步骤失败
值得具体说明模型的文本实际到达文件的唯一情况，即翻译。那里翻译的文本回来并必须注入正确的元素，模型产生的东西和进入文档的东西之间的边界被检查，不假设。发送的材料携带划分每段的标记，回来的标记数量与出去的标记数量比较。如果不匹配，因为模型丢掉了一个，发明了另一个或写了看起来像一个的东西，步骤失败。
这做的区别是这个房子的通常的：这里表现不好的模型不产生默默在文件中损坏的文档，它产生不完成的操作。你找出，而不是在会议上发现它。这个保证的范围随每种格式允许的改变，翻译页面说明它在哪里持有以及在哪里结束。
语言模型是选择，不是依赖
当模型改变时保持相同的是确定性层
说话的模型和翻译的模型是不同的角色，分别按在每个函数中测量的优点选择，两个都可由配置替换。已安装的客户端指向它合约的模型。
这对超越价格的理由重要：绑定到单一人工智能提供商的工具与之一起老化。确定性层是当模型改变时不移动的那个，安排的主权所基于的。它也就是为什么代理不发明关于你文档的事实：它从引擎记录的回答，记录要么持有信息要么不。