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。
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LlamaIndex 的 Jerry Liu 说了个新打法:别手写 agent 流程,先写个 eval 然后对着它爬坡优化就行,挺值得试试。
LlamaIndex 的 Jerry Liu 用当年 ChatGPT 的官宣句式玩了个梗,宣布 dots.dot.com 上线,想看详情得点原链接。
LlamaIndex 创始人转发了条吐槽:旧金山军机低空飞过,逼得他吼着在 Zoom 上卖文档解析模型,挺乐的
LlamaIndex 出了个 OpenDocRouter,一个 API 接 10 个文档解析模型,换模型改一行代码,每千页最低 $0.86,处理 PDF 转 markdown 的可以试试。
做文档处理的朋友可以看看,LlamaIndex 把 10 个解析模型塞进一个 API,一行代码切换,还附 ParseBench 成绩单,按 token 计费。
LlamaIndex 的 Logan 写了篇实操文:OCR 别再单次跑,改成布局感知、难元素路由、多轮自检的循环,能救回表格和图表。
想混 agent 圈子的注意了,LlamaIndex 在 SF Tech Week 办了个 120 多创始人加 50 投资人的黑领结晚会,评论区留言就能申请邀请。
LlamaIndex 的 Logan Markewich 写了篇文档解析新玩法,传统 OCR 一遍过就完事,现在改成循环识别加自检,表格图表都能抠出来,做 RAG 的可以看看。
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新发布的Extract v2.5智能体能处理跨页表格,准确率超96%,比Opus 5.5和GPT-6 Sol便宜30%-4倍。
LlamaIndex新发布的Extract v2.5智能体在文档提取任务上表现优异,准确率高达95%以上,比Opus 5.5和GPT-6 Sol更便宜。
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。
做智能体方向的伙伴看过来:LlamaIndex 拉了四家公司在 SF Techweek 办场正装酒会,300 多个创始人和投资人都在,得找共同主办方拿邀请。
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。
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。