LlamaIndex • 2025-02-27
LlamaExtract 简介：只需点击几下即可解锁结构化数据提取
从非结构化文档中提取结构化数据是各个行业面临的核心挑战——从金融、医疗保健到保险和人力资源。无论是从 SEC 文件中提取财务指标，提取发票详情用于费用管理，还是构建候选人简历用于招聘，企业都花费无数小时手动处理文档。
我们很高兴推出 LlamaExtract——一个功能强大、易于使用的工具，让用户只需极少的努力即可从非结构化文档中提取结构化数据。LlamaExtract 现已进入公测阶段，可通过 LlamaCloud 的 Web UI 和 Python SDK 获取。
为什么选择结构化数据提取？
非结构化数据无处不在：扫描的 PDF、合同、发票、简历等等。从这些文档中提取有意义的见解通常需要繁琐的手动工作、基于规则的系统或复杂的机器学习流程。然而，当处理以下情况时，这些方法往往力不从心：
- 多样化的文档格式 – PDF、文本文件、扫描图像以及非常长的文档（100 多页）。
- 复杂的结构 – 表格、多列布局和嵌套部分。
- 数据可变性 – 发票、简历和财务报告的不同格式。
- 可扩展性挑战 – 高效处理数百或数千个文档。
LlamaExtract 通过提供一种基于模式的、AI 驱动的方法消除了这些痛点，这种方法简化了提取过程，同时确保了高准确性。
LlamaExtract 的工作原理
LlamaExtract 可通过三个简单步骤实现结构化数据提取：
1. 模式定义与自定义
- LlamaExtract 允许用户定义一个 模式（可以是 JSON 格式或通过可点击的 UI）。
- 用户可以根据需要修改和完善模式。
2. 自动化数据提取
- 给定一个模式，LlamaExtract 从文档中提取结构化数据并以 JSON 格式输出。
- 支持强类型数据，确保准确性并符合定义的模式。
3. 集成与工作流自动化
- 与 Python SDK 集成，实现可扩展的批量处理。
谁应该尝试 LlamaExtract？
LlamaExtract 专为需要从非结构化源中进行可靠结构化数据提取的开发者和分析师设计。一些关键用例包括：
- 金融与投资团队 – 从 SEC 文件、投资报告和盈利报表中提取财务数据。
- 应付账款与费用管理 – 将发票数字化并提取结构化详情，如发票号码、供应商名称和金额。
- 人力资源与招聘 – 解析简历，提取关键候选人详情以用于 ATS（申请人追踪系统）。
- 医疗保健与保险 – 有效处理索赔、提供商注册文档和医疗记录。
为何 LlamaExtract 脱颖而出
LlamaExtract 基于我们的行业领先文档解析器 LlamaParse 构建，确保提供一流的数据提取能力。以下是它的独特之处：
- 集成解析 – 无需手动处理 OCR、扫描文档或表格解析。
- 模式灵活性 – 根据需要定义和完善模式。
- 可扩展性 – 轻松从大型文档（如 10K 文件）中提取数据。
- 用于下游任务的强类型数据：LlamaExtract 保证您的数据符合提供的模式，或在不符合时提供有用的错误消息。
立即试用 LlamaExtract！
LlamaExtract 现已面向所有 LlamaCloud 用户开放公测！只需在 cloud.llamaindex.ai 注册，即可开始只需点击几下提取结构化数据。您可以申请访问。
对于开发者，请查看我们的 Python SDK 和示例 Notebook，将 LlamaExtract 集成到您的工作流程中：
有反馈意见？请在我们的 GitHub 仓库分享您的想法，帮助我们改进。
这仅仅是个开始
LlamaExtract 正在积极开发中。 请继续关注引用、验证和模式版本控制等功能。我们迫不及待地想看到您用它构建什么！
