Beschreibung
LlamaIndex ist ein KI-Framework, dessen Homepage jetzt mit LlamaParse, seinem agentischen Dokumentenverarbeitungsprodukt, beginnt, anstatt mit einem allgemeinen Pitch zur retrieval-augmented generation (RAG). Die Wurzeln des Frameworks sind nach wie vor vorhanden: Es bietet Entwicklern Bausteine, um private oder domänenspezifische Daten zu erfassen, zu strukturieren und abzurufen, sodass ein LLM Fragen beantworten und über Inhalte nachdenken kann, auf die es nie trainiert wurde, aber das Flaggschiffprodukt heute ist die Dokumentenverarbeitung und -extraktion an dem, was LlamaIndex als die Grenze von Kosten und Genauigkeit beschreibt.
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LlamaParse verarbeitet mehr als 50 unstrukturierte Dateitypen, einschließlich PDFs, Office-Dokumenten und Bildern, und verarbeitet eingebettete Bilder, komplexe Layouts, mehrseitige Tabellen und handschriftliche Notizen. Aufgabenspezifische Agenten leiten unterschiedliche Inhalte, wie Text, Diagramme und Tabellen, an spezialisierte Parsing-Experten weiter, mit automatischen Korrekturschleifen, die Fehler bei unordentlichen Scans erkennen und beheben. Eine Extract-Funktion verwandelt unstrukturierte Inhalte in strukturierte Daten gemäß einem definierten Schema, ohne ein benutzerdefiniertes Modell zu trainieren, eine Split-Funktion segmentiert ein Dokument in logische Abschnitte aus einer Beschreibung in natürlicher Sprache, eine Classify-Funktion kategorisiert Dokumente automatisch nach Regeln in natürlicher Sprache, und eine Index-Funktion führt eine unternehmensgerechte Chunking- und Embedding-Pipeline für RAG-Abruf aus.
Für die lokale oder Offline-Nutzung ist LiteParse ein Open-Source-, VLM-freier Parser vom LlamaParse-Team, der vollständig auf dem eigenen Rechner des Benutzers läuft, ohne Cloud-Anfragen und ohne ausgegebene LLM-Tokens, installierbar über 'npm install @llamaindex/liteparse'.
LlamaIndex positioniert diese Dokumentenintelligenzarbeit in spezifischen Branchen: Versicherungen (Automatisierung von Schadensfällen und Underwriting), Finanzen (finanzielle Forschung und Due Diligence), Fertigung (Gewinnung von Erkenntnissen aus Spezifikationen und Inspektionsberichten) und Gesundheitswesen (medizinische Aufzeichnungen und handschriftliche Notizen von Ärzten). Es berichtet von mehr als 1 Milliarde verarbeiteten Dokumenten, mehr als 25 Millionen Paketdownloads pro Monat und mehr als 300.000 LlamaParse-Nutzern, neben einer behaupteten Verfügbarkeit von 99,9 % sowie HIPAA-, GDPR- und SOC2-Konformität für Unternehmensbereitstellungen.
LlamaParse wird nach einem Kreditsystem bepreist (1.000 Credits = 1,25 $). Ein kostenloser Plan umfasst 10.000 Credits pro Monat (ungefähr 1.000 Seiten), grundlegenden Support und bis zu 100 Benutzer. Starter kostet 50 $/Monat mit 40.000 enthaltenen Credits und nutzungsabhängig bis zu 400.000 Credits. Pro kostet 500 $/Monat mit 400.000 enthaltenen Credits, nutzungsabhängig bis zu 5.000 $/Monat und priorisiertem Slack-Support. Enterprise wird individuell bepreist mit Mengenrabatten, 5x höheren Ratenlimits, Unternehmens-SSO und einem dedizierten Account-Manager. LlamaIndex ist für Entwickler und technische Teams konzipiert, die mit dokumentenintensiven Pipelines arbeiten, und nicht für Endbenutzer, die nach einem fertigen Chat-Produkt suchen.
- KategorieKI-Dokument- & PDF-Tools
- PreismodellFreemium
- BereitstellungCloud, VPC
- PlattformenWeb
LlamaIndex's Kernfunktionen
LlamaParse: agentisches Parsing über 50+ unstrukturierte Dateitypen, einschließlich Bilder und Handschrift
Aufgabenspezifische Parsing-Agenten für Text, Diagramme und Tabellen, mit automatischen Korrekturschleifen
Extract: schema-basierte strukturierte Datenextraktion ohne Training eines benutzerdefinierten Modells
Split: Segmentierung eines Dokuments in logische Abschnitte aus einer Beschreibung in natürlicher Sprache
Classify: automatische Kategorisierung von Dokumenten mithilfe von Regeln in natürlicher Sprache
Index: unternehmensgerechte Chunking- und Embedding-Pipeline für RAG-Abruf
LiteParse: Open-Source, lokal, VLM-freies Dokumentenparsing ohne Cloud-Anfragen oder Token-Kosten
Branchenspezifische Workflows für Versicherungen, Finanzen, Fertigung und Gesundheitswesen
Erste Schritte mit LlamaIndex
Installieren: Führen Sie 'npm install @llamaindex/liteparse' für lokales Parsing aus oder melden Sie sich für die gehostete LlamaParse-API an
Dokument hochladen: Senden Sie ein PDF, Office-Dokument oder gescanntes Bild zur Verarbeitung
Wählen Sie eine Parsing-Stufe: Wählen Sie eine kosteneffektive, agentische oder agentische-plus-Stufe je nach Genauigkeitsbedarf
Strukturierte Daten extrahieren: Definieren Sie ein Schema, das die Extract-Agenten aus dem Dokument ausfüllen sollen
Downstream aufbauen: Füttern Sie die geparsten oder indizierten Ausgaben in eine RAG- oder Agenten-Pipeline
Nutzung verfolgen: Überwachen Sie die verbrauchten Credits (1.000 Credits = 1,25 $) über das Dashboard
LlamaIndex's Anwendungsfälle
- Parsing komplexer Dokumente
- Strukturierte Datenextraktion
- Erstellen von RAG-Anwendungen
- Automatisierung von Versicherungsansprüchen
