dair-ai 出了 Cloudflare System One 抽取模型的实操教程,还教你怎么和 Jev 组合着用,做抽取任务可以照着跑一遍。
#信息抽取
医疗软件采购信息散落各处,这篇论文让智能体去爬并要求每条关系都附原文引用,61 家厂商测出 0.94 精确率,做知识抽取的可以看看这套防幻觉设计。
Cloudflare 新出的 Clairic 能一次前向就抽出带置信度的结构化数据,输入 token 只要 0.1 美元每百万,做信息抽取的成本很低。
Constrained decoding shifts extraction, classification and summarisation from generative to selection-based inference, cutting both cost and latency by orders of magnitude. Teams running agent pipelines with high-volume document parsing can swap expensive frontier LLM calls for these models, keeping outputs locked to their own labels or source text. Compared with frontier APIs that charge per output token, free output changes the economics of bulk document workflows.
LlamaParse新出的Agentic Plus能一次抽几万字段,长文档不丢行,成本还比同类低一大截。
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。