Deskripsi
LlamaIndex adalah kerangka AI yang kini menampilkan LlamaParse, produk pemrosesan dokumen agenik, daripada penawaran umum untuk generasi yang ditingkatkan dengan pengambilan (RAG). Akar kerangka ini masih ada: ia memberikan blok bangunan kepada pengembang untuk mengimpor, menyusun, dan mengambil data pribadi atau spesifik domain sehingga LLM dapat menjawab pertanyaan dan menganalisis konten yang tidak pernah dilatih, tetapi produk unggulan saat ini adalah pemrosesan dan ekstraksi dokumen di apa yang dijelaskan LlamaIndex sebagai batas biaya dan akurasi.
Baca Selengkapnya
LlamaParse memproses lebih dari 50 jenis file tidak terstruktur, termasuk PDF, dokumen Office, dan gambar, serta menangani gambar yang disematkan, tata letak kompleks, tabel multi-halaman, dan catatan tulisan tangan. Agen pemrosesan spesifik tugas mengarahkan konten yang berbeda, seperti teks, grafik, dan tabel, kepada ahli pemrosesan khusus, dengan loop koreksi otomatis yang mendeteksi dan memperbaiki kesalahan pada pemindaian yang berantakan. Fitur Extract mengubah konten tidak terstruktur menjadi data terstruktur berdasarkan skema yang ditentukan tanpa melatih model kustom, fitur Split membagi dokumen menjadi bagian logis dari deskripsi bahasa alami, fitur Classify secara otomatis mengkategorikan dokumen menggunakan aturan bahasa alami, dan fitur Index menjalankan pipeline chunking dan embedding tingkat perusahaan untuk pengambilan RAG.
Untuk penggunaan lokal atau offline, LiteParse adalah pemroses dokumen open-source, bebas VLM dari tim LlamaParse yang berjalan sepenuhnya di mesin pengguna sendiri, tanpa panggilan cloud dan tanpa token LLM yang digunakan, dapat diinstal melalui 'npm install @llamaindex/liteparse'.
LlamaIndex memposisikan pekerjaan kecerdasan dokumen ini di sekitar industri tertentu: asuransi (otomatisasi klaim dan penjaminan), keuangan (riset keuangan dan uji tuntas), manufaktur (mengambil wawasan dari spesifikasi dan laporan inspeksi) dan kesehatan (rekam medis dan catatan dokter yang ditulis tangan). Ini melaporkan lebih dari 1 miliar dokumen yang diproses, lebih dari 25 juta unduhan paket per bulan, dan lebih dari 300.000 pengguna LlamaParse, bersama dengan klaim uptime 99,9% dan kepatuhan HIPAA, GDPR, dan SOC2 untuk penerapan perusahaan.
LlamaParse dihargai berdasarkan sistem kredit (1.000 kredit = $1,25). Rencana Gratis mencakup 10.000 kredit per bulan (sekitar 1.000 halaman), dukungan dasar, dan hingga 100 pengguna. Starter adalah $50/bulan dengan 40.000 kredit yang termasuk dan bayar sesuai penggunaan hingga 400.000 kredit. Pro adalah $500/bulan dengan 400.000 kredit yang termasuk, bayar sesuai penggunaan hingga $5.000/bulan, dan dukungan Slack prioritas. Enterprise dihargai khusus dengan diskon volume, batas tarif 5x lebih tinggi, SSO perusahaan, dan manajer akun khusus. LlamaIndex dirancang untuk pengembang dan tim teknis yang bekerja dengan pipeline yang banyak dokumen daripada pengguna akhir yang mencari produk obrolan siap pakai.
- KategoriAlat Dokumen & PDF AI
- Model HargaFreemium
- PenerapanCloud, VPC
- PlatformWeb
Fitur Inti LlamaIndex
LlamaParse: pemrosesan agenik di lebih dari 50 jenis file tidak terstruktur, termasuk gambar dan tulisan tangan
Agen pemrosesan spesifik tugas untuk teks, grafik, dan tabel, dengan loop koreksi otomatis
Extract: ekstraksi data terstruktur berbasis skema tanpa melatih model kustom
Split: membagi dokumen menjadi bagian logis dari deskripsi bahasa alami
Classify: pengkategorian otomatis dokumen menggunakan aturan bahasa alami
Index: pipeline chunking dan embedding tingkat perusahaan untuk pengambilan RAG
LiteParse: pemrosesan dokumen open-source, lokal, bebas VLM tanpa panggilan cloud atau biaya token
Alur kerja spesifik industri untuk asuransi, keuangan, manufaktur, dan kesehatan
Memulai dengan LlamaIndex
Instal: jalankan 'npm install @llamaindex/liteparse' untuk pemrosesan lokal, atau daftar untuk API LlamaParse yang dihosting
Unggah dokumen: kirim PDF, file Office, atau gambar yang dipindai untuk diproses
Pilih tingkat pemrosesan: pilih tingkat yang hemat biaya, agenik, atau agenik-plus tergantung pada kebutuhan akurasi
Ekstrak data terstruktur: tentukan skema untuk diisi oleh agen Extract dari dokumen
Bangun alur kerja berikutnya: masukkan output yang diproses atau diindeks ke dalam pipeline RAG atau agen
Lacak penggunaan: pantau kredit yang digunakan (1.000 kredit = $1,25) dari dasbor
Kasus Penggunaan LlamaIndex
- Memproses dokumen kompleks
- Ekstraksi data terstruktur
- Membangun aplikasi RAG
- Otomatisasi klaim asuransi








