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LlamaIndex10/02模型产品发布/更新海外

LlamaIndex 发布 Extract v2.5 文档抽取 Agent

LlamaIndex 推出基于 schema 的文档抽取 Agent Extract v2.5,三档准确率均提升且单页价格不变。ExtractBench 上 Cost Effective 档整体 value F1 从 87.1 升至 93.9,超过上一代 Agentic 档;Agentic 从 89.8 升至 95.8;Agentic Plus 从 95.1 升至 96.4。新增 Advanced Citations,Agentic 与 Agentic Plus 的 grounding 分数分别从 46.8、46.…

推荐理由做文档抽取/RAG 的可以直接对比:Agentic 档 95.8 分,grounding 从 46.8 涨到 80.6

LlamaIndex09/25模型技巧与观点海外

LlamaIndex 发布提取置信度分数实用指南

LlamaIndex 在博客中介绍其 Extract 产品如何用 0 到 1 的置信度分数区分可直接自动通过和需要人工复核的提取结果。用户设定置信度阈值,达到阈值的值自动接受,低于阈值的进入复核。文章给出确定阈值的方法:先建代表性数据集并标注正确答案,跑提取后从低阈值逐步提高,直到自动接受值的精确率达到目标,再用另一份数据集验证,并随文档分布变化定期重跑。在 ExtractBench 上,Extract Agentic Plus 阈值约 0.77 时精确率达 97%,此时 576,975 个被接受值中 559,66…

推荐理由做文档抽取的团队可直接照搬这套定阈值流程,0.77 阈值下 97% 精确率、自动通过约三分之二字段。