12:45shao__meng@shao__meng精选LandingAI 提出 Agentic Document Extraction (ADE) 范式,将传统文档解析的盲抽改为先分类后抽取。ADE Classify 阶段对 PDF 逐页并发评估,分配类别标签(如工资单、银行流水),outlier 页面标记兜底。ADE Extract 阶段按类别应用对应 Pydantic schema(工资单字段:雇员姓名、发薪周期、毛薪、净薪;银行流水:银行名、账号、余额)。每个抽取值附带 chunk reference 和 page-level bounding box,实现值到源图物理坐标的可溯源审计。该范式解决了税表里抽净薪资、身份证页抽账户号等字段错配问题。技巧LandingAI文档解析MCP/工具分类后抽取审计溯源推荐理由:LandingAI 这个思路很实在:先让解析器看懂每一页是什么,再针对不同页面用不同字段模板抽。比一套模板通吃靠谱多了。原文
07:12Jerry Liu@jerryjliu0LlamaIndex 在 LlamaParse 中推出了细粒度边界框功能,能够为文档中的每个单词、行和表格单元格提供精确的视觉坐标。这使得 AI 代理在提取信息时,可以追溯到文档中的具体位置,而不仅仅是段落或页面。该功能专为审计、合规审查和需要验证的 AI 工作流设计,解决了知识工作自动化中决策可审计性的关键痛点。用户现在可以在 cloud.llamaindex.ai 上体验。AI产品LlamaParse文档解析审计溯源合规边界框推荐理由:做文档解析、合规审计或金融分析的团队终于有了可验证的溯源方案——LlamaParse 的逐词边界框让 AI 提取的每个数字都能精确定位到原文,审计流程不再靠‘大概在这页’糊弄,建议直接试用。原文