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LlamaIndex est un cadre d'agent IA pour construire sur vos propres données, désormais centré sur LlamaParse, son produit d'analyse et d'extraction de documents pour des fichiers complexes tels que des formulaires numérisés, des factures et des notes manuscrites. Il cible les développeurs construisant des pipelines d'automatisation de documents et de génération augmentée par récupération (RAG) dans les secteurs de la finance, de l'assurance, de la fabrication et de la santé.

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LlamaIndex est un cadre IA dont la page d'accueil met désormais en avant LlamaParse, son produit de traitement de documents agentique, plutôt qu'une présentation générale de génération augmentée par récupération (RAG). Les racines du cadre sont toujours présentes : il fournit aux développeurs des blocs de construction pour ingérer, structurer et récupérer des données privées ou spécifiques à un domaine afin qu'un LLM puisse répondre à des questions et raisonner sur un contenu sur lequel il n'a jamais été formé, mais le produit phare aujourd'hui est l'analyse et l'extraction de documents à ce que LlamaIndex décrit comme la frontière du coût et de la précision.

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LlamaParse analyse plus de 50 types de fichiers non structurés, y compris des PDF, des documents Office et des images, et gère les images intégrées, les mises en page complexes, les tableaux multi-pages et les notes manuscrites. Des agents d'analyse spécifiques aux tâches dirigent différents contenus, tels que du texte, des graphiques et des tableaux, vers des experts en analyse spécialisés, avec des boucles d'auto-correction qui détectent et corrigent les erreurs sur des numérisations désordonnées. Une fonctionnalité Extract transforme le contenu non structuré en données structurées selon un schéma défini sans entraîner un modèle personnalisé, une fonctionnalité Split segmente un document en sections logiques à partir d'une description en langage naturel, une fonctionnalité Classify catégorise automatiquement les documents selon des règles en langage naturel, et une fonctionnalité Index exécute un pipeline de découpage et d'intégration de niveau entreprise pour la récupération RAG.

Pour une utilisation locale ou hors ligne, LiteParse est un analyseur open-source, sans VLM, de l'équipe LlamaParse qui fonctionne entièrement sur la machine de l'utilisateur, sans appels au cloud et sans tokens LLM dépensés, installable via 'npm install @llamaindex/liteparse'.

LlamaIndex positionne ce travail d'intelligence documentaire autour de secteurs spécifiques : assurance (automatisation des réclamations et souscription), finance (recherche financière et diligence raisonnable), fabrication (extraction d'informations à partir de spécifications et de rapports d'inspection) et santé (dossiers médicaux et notes manuscrites de médecins). Il rapporte plus d'un milliard de documents traités, plus de 25 millions de téléchargements de paquets par mois, et plus de 300 000 utilisateurs de LlamaParse, avec un temps de disponibilité revendiqué de 99,9 % et une conformité HIPAA, GDPR et SOC2 pour les déploiements d'entreprise.

LlamaParse est tarifé sur un système de crédits (1 000 crédits = 1,25 $). Un plan gratuit comprend 10 000 crédits par mois (environ 1 000 pages), un support de base et jusqu'à 100 utilisateurs. Le plan Starter est à 50 $/mois avec 40 000 crédits inclus et un paiement à l'utilisation jusqu'à 400 000 crédits. Le plan Pro est à 500 $/mois avec 400 000 crédits inclus, un paiement à l'utilisation jusqu'à 5 000 $/mois, et un support prioritaire sur Slack. Le plan Enterprise est tarifé sur mesure avec des remises sur volume, des limites de taux 5 fois plus élevées, un SSO d'entreprise et un gestionnaire de compte dédié. LlamaIndex est conçu pour les développeurs et les équipes techniques travaillant avec des pipelines lourds en documents plutôt que pour les utilisateurs finaux à la recherche d'un produit de chat prêt à l'emploi.

  • CatégorieOutils de documents et PDF IA
  • Modèle tarifaireFreemium
  • DéploiementCloud, VPC
  • PlateformesWeb

  • LlamaParse : analyse agentique de plus de 50 types de fichiers non structurés, y compris des images et de l'écriture manuscrite

  • Agents d'analyse spécifiques aux tâches pour le texte, les graphiques et les tableaux, avec des boucles d'auto-correction

  • Extract : extraction de données structurées basée sur un schéma sans entraîner un modèle personnalisé

  • Split : segmentation d'un document en sections logiques à partir d'une description en langage naturel

  • Classify : catégorisation automatique des documents selon des règles en langage naturel

  • Index : pipeline de découpage et d'intégration de niveau entreprise pour la récupération RAG

  • LiteParse : analyse de documents open-source, locale, sans VLM, sans appels au cloud ni coût de token

  • Flux de travail spécifiques à l'industrie pour l'assurance, la finance, la fabrication et la santé

  1. Installer : exécutez 'npm install @llamaindex/liteparse' pour une analyse locale, ou inscrivez-vous pour l'API LlamaParse hébergée

  2. Télécharger un document : envoyez un PDF, un fichier Office ou une image numérisée à analyser

  3. Choisir un niveau d'analyse : choisissez un niveau économique, agentique ou agentique-plus selon les besoins de précision

  4. Extraire des données structurées : définissez un schéma pour que les agents Extract remplissent à partir du document

  5. Construire en aval : alimentez la sortie analysée ou indexée dans un pipeline RAG ou agent

  6. Suivre l'utilisation : surveillez les crédits consommés (1 000 crédits = 1,25 $) depuis le tableau de bord

  • Analyse de documents complexes
  • Extraction de données structurées
  • Construction d'applications RAG
  • Automatisation des réclamations d'assurance

Chez LlamaIndex

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