#LlamaParse
LlamaIndex给LlamaParse加了新模式，专门抽长文档里的海量字段，准确率比Claude Code和Codex高10-20%，每个字段还带出处。
LlamaParse搞了个ExtractBench，测出来商业VLM处理长文档会漏数据；他们新出的Agentic Plus准确率95.6%，成本还低。做文档提取的可以看下。
LlamaParse 发布 ExtractBench：长文档让商业模型召回崩到 35%；自家 Agentic Plus 95.6% 登顶，成本更低。
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。
Jerry Liu说别急着用前沿模型做文档OCR，LlamaParse在表格图表上准确率涨了15%，还能自己搭ParseBench跑评测。
LlamaIndex 做的 Parse Gateway 能根据每页复杂度自动选解析模式，简单页免费处理，复杂页用高级版，省成本又不牺牲准确率。
Opus 5文档理解还行，但别拿它批处理PDF——每页8美分，效果不如便宜很多的Gemini Flash和LlamaParse。编码和知识工作倒挺香。
LlamaIndex 在文档处理上发力，ParseBench 基准和 LlamaParse 实用，liteparse 免费且明星增长快。
LlamaParse 出了新功能，跟聊天一样定义要提取什么字段，不用再手写 JSON schema 了，还能一键跑百万级文档，带引用和置信度。
LlamaIndex 刚上线了一个新功能，你不用再手写 JSON Schema 了，上传文档或者聊几句就能自动生成提取模板，太方便了。
Jerry Liu分享文档处理思路，LlamaParse针对表格、图表等优化，比通用模型更准更快，值得做文档处理的团队看看。
LlamaParse 现在会根据页面难度自动选解析方式，简单文档用 OCR 省成本，复杂表格才上 VLM，想省钱又不想降精度的话可以试试。
LlamaIndex这次把文档解析的三种场景都做了：高精度的、低成本大批量的、还有低延迟实时的。有LlamaParse和开源LiteParse，不同需求直接用对应的就行。
LlamaIndex更新了LlamaParse MCP，现在代理能自动从合同发票抽数据，还能直接搜公司文档，处理大批文件快多了。
LlamaIndex 给 LlamaParse 加了 Retrieval Harness，让 agent 能同时用语义搜索和 grep，处理百万级文档。想构建高级 RAG 的可以试试。
想给你的AI agent加上真正的文件检索能力？LlamaIndex的新工具把语义搜索和grep合在一起，很实用。
LlamaParse和n8n联手，把文档解析、分类、提取都塞进低代码工作流，还能让AI Agent自动决策，不用写代码就能搭智能文档管线。