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。
#LlamaIndex
AI Engineer 把 2026 大会的视觉 OCR 场次全放出来了,LlamaIndex 和 Hugging Face 的人都来讲实战,做文档和视觉应用的很值得刷一遍。
LlamaIndex 家的 PDF 转 Markdown 工具 LiteParse,一页只要 2.8ms,本地就能跑,做 RAG 解析文档的可以试试。
LlamaIndex 的 Jerry Liu 开源了 DocJev,扔几条自然语言规则就能给文档分类和拆分,速度还比 gpt-5.6-luna 快 6 倍,免费可用。
做文档切分可以试试 Jerry Liu 新开源的 DocJev,比 luna 快 6 倍、准确率相当,还带可视化页面。
LlamaParse 抽文档每个字段都带置信度分数了,低分转人工、高分自动过,批量审核省人力。
LlamaIndex 这个团队做了个挺有意思的事,他们把 100 种文档解析方法都测了一遍,结果发现 LlamaParse 在图表处理上特别强,而且成本还低,0.38 美分一页就能拿到 80 多分,比很多大模型都划算。
LlamaIndex 推出了 Extract Turbo 模式,能更快地提取文档里的结构化数据,比他们之前的模式快4倍,适合处理多页文档。
LlamaIndex做了个ExtractBench,测了14个文档提取系统,发现Codex和OCR各有短处,他们自己的Agentic Plus全场景最稳。
批量解析复杂企业文档?LlamaExtract比Claude Code便宜一半还更准,去LlamaParse体验。
LlamaIndex 搞了个 ExtractBench,测了 14 个系统,发现长文档提取召回率很低。它家 Agentic Plus 能到 96.1%,比别的都稳。
做文档提取的可以看看,LlamaIndex搞了个大基准,测了14个模型,发现长文档上大模型掉链子,还顺带出了个便宜又准的提取工具。
LlamaIndex 搞了个提取基准,测了 14 个系统发现长文档上 VLM 会悄悄丢行,还顺带出了个便宜三倍的提取服务,搞文档处理的值得看看。
做文档抽取的团队看过来,LlamaIndex 出了个新基准,测了14个系统在370份企业文档上的表现,发现超过50页商业模型召回率就崩了,赶紧看看你的抽取方案中招没。