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专为大模型检索增强(RAG)设计的数据连接与索引框架。

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LlamaIndex 介绍

LlamaIndex 是一个用来处理复杂文档的 AI 工具,主要帮你把扫描件、图表、表格这些非结构化数据,变成 AI 模型能直接用的结构化数据。

它有个核心产品叫 LlamaParse,能处理各种让你头疼的文档,比如手写文稿、混乱的表格、密密麻麻的图表。通过专门的识别和处理机制,它能把复杂的内容整理成干净、格式明确的输出,再喂给大语言模型或其他 AI 流程使用。目前已经有超过 30 万用户在用,每个月处理的文档量超过 10 亿页。

主要功能

文档 OCR 处理

利用视觉语言模型(VLM)自动识别文档中的文字和布局,特别擅长处理复杂或布局混乱的文档。

结构化数据提取

支持从文档中按定义好的模式提取结构化信息,比如填表、整理关键字段。

专项内容解析

内置多个任务专家,能分别处理文本、图表、表格、手写文字等不同类型的内容,自动分配对应模块解析。

自动纠错机制

内置递归检查循环,自动检测和纠正识别错误,保证处理结果的高准确率。

使用场景

1

企业从发票和收据中自动提取结构化数据

问题

手动处理大量发票需要人工逐项录入字段,耗时长且容易因疲劳产生错误

解决

使用LlamaParse的Agentic OCR和结构化提取功能,定义好需要提取的字段模式,系统自动识别发票布局并输出符合要求的结构化数据

2

研究人员处理包含图表、表格和手写注释的多模态学术文档

问题

传统OCR无法准确识别图表中的文字与表格行列关系,手写注释常被遗漏或错认

解决

利用LlamaParse的任务特定代理将文档分解为文本、图表、表格等不同内容类型分别处理,并通过自动纠正循环修正识别错误,最终输出完整清晰的LLM可用文本

3

法律或金融部门批量处理含复杂布局的扫描合同

问题

扫描件存在模糊、扭曲、多栏排版等问题,常规OCR难以保持原始逻辑结构

解决

部署LlamaParse的端到端文档代理,凭借布局感知解析能力识别分栏、页眉页脚等复杂结构,结合误差自动检测与修复机制,将合同转化为准确的机器可读文本

使用建议

这个工具适合那些需要频繁处理大量扫描件、复杂表格或图表的团队,比如法律、金融、医疗行业的文档管理岗。它也能帮数据工程师或 AI 开发人员加快数据清洗和预处理流程。

如果你公司有大量纸质合同、发票、手写单据需要数字化,或者做 RAG(检索增强生成)应用时被文档解析拦住,可以试试它。月度免费额度(约 1000 页)足够小规模试用。

套餐详情

免费版
$0/月
  • 包含1万积分
  • 1个用户
  • 基础支持
入门版
$50/月
  • 包含4万积分
  • 按需付费,最高可达40万积分
  • 5个用户
  • 基础支持
专业版
$500/月
  • 包含40万积分
  • 按需付费,最高可达400万积分
  • 10个用户
  • Slack支持
企业版
自定义
  • 积分批量折扣
  • 5倍更高速率限制
  • 企业单点登录
  • SaaS或混合云部署
  • 专属客户经理

常见问题

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