LlamaIndex 搞了个专挑复杂 PDF 毛病的提取基准,最强的 Codex 才 58% 分,做文档处理的朋友可以拿去测测自家方案。
#LlamaParse
LlamaIndex 挑了篇长文档检索论文 VL-DocIR,用 LlamaParse Agentic Plus 解析,连跨列表头和 35 个数字都没丢,做文献处理的可以试试。
LlamaIndex 做了个专挑复杂文档难题的抽取基准,Codex 才拿 58% 还要每页 1 美元,搞 RAG 和文档处理的可以拿来自测。
LlamaIndex 把文档解析基准 ParseBench 开放出来,147 个模型、2.6 万月下载,选文档处理方案前可以拿来对照各家模型。
LlamaIndex 实测了 Gemini 4 Argon 和 Muse 两个新模型做文档 OCR,谁在表格理解上性价比最高、价格陷阱在哪都讲清楚了。
LlamaIndex 拿 Micron 财报演示文稿测了 LlamaParse,嵌套表格里两个业务单元行名相同,18 个数值照样各归各位,做文档解析的可以试试。
LlamaIndex 的 Extract v2.5 能处理扫描件上的手写批注和叠加文字,号称比 Opus 5.5 和 GPT-6 Sol 便宜还更准,做文档提取的可以试试。
LlamaIndex 拿美联储 dot plot 当例子,演示表格空单元格怎么让 agent 读错数,LlamaParse 解析后 9 个数字全对上。做文档解析的可以试试。
LlamaIndex 讲了怎么用置信度分数决定哪些抽取结果直接自动通过、哪些送人工审核,还拿 ExtractBench 数据对比各家表现,做文档抽取的可以看看。
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 跑了 ParseBench,Opus 5.5 解析 PDF 表格比 Opus 5 高 7 个点,但每页 5.8 美分不便宜,文中还对比了 LlamaParse 的替代方案。
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。
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。
朋友A推荐,说LlamaParse系列第一篇讲的是解析关键文档的挑战,比如美国能源报告里的数据,解析错误会影响后续的仪表盘或AI应用,挺实用的。
Anthropic 的 LlamaParse SDK 更新了,Stainless 团队帮忙优化了,让开发者更新起来更方便。