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LlamaIndex 用 ExtractBench 解析文档抽取的置信度过滤实践
LlamaIndex 发布了一篇关于文档抽取中置信度分数用法的文章，核心观点是分数的价值在于指导自动化决策。文章覆盖置信度阈值、精确率与召回率、分数覆盖率、分数粒度和人工审核量五个要点。基于 ExtractBench 的对比显示，在 97% 精确率目标下，LlamaParse Agentic Plus 过滤后召回率达到 66.48%。文章强调应把置信度用于控制生产环境的自动化比例和人工审核量。
当前结论
做文档抽取的可以看看，LlamaIndex 用 ExtractBench 实测了置信度过滤怎么用，97% 精确率下 LlamaParse 召回 66.48%，教你算该放多少单自动跑。
2 个信源58° AI 热度最后更新 2026/9/24 18:41:23
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2 个信源相关来源 1Jerry Liu
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