LlamaReport 预览：将任何文档转换为结构化报告

今天，我们很高兴宣布 LlamaReport 的 Beta 版发布，这是我们全新的报告生成工具，它将改变您从文档创建结构化报告的方式。从今天起，我们将提前在第一季度初正式上市之前，向选定的早期用户开放访问权限。

报告生成

报告生成代表了 AI 辅助知识工作的下一个前沿领域。正如我们在上一篇博文中探讨的，目前大多数 RAG 系统专注于回答离散问题——但真正的价值在于生成企业所依赖的完整、结构化文档。金融分析师需要根据财报电话会议和 SEC 文件生成全面的公司报告。管理咨询师需要根据行业研究合成可直接交付给客户的演示文稿。技术团队需要生成和维护产品文档和 API 指南。

挑战不仅在于找到相关信息；更在于将这些信息转化为精美、可供组织使用的文档。如今，即使使用先进的 RAG 系统，知识工作者仍花费数小时手动拼接内容、格式化文档并确保符合组织标准。LlamaReport 正是为了解决这一问题而生。

什么是 LlamaReport？

LlamaReport 是一款 API优先的解决方案，它简化了整个报告生成工作流程。上传您的源文档和模板，LlamaReport 将处理从解析到最终编辑的所有环节。其独特性在于其极其灵活的模板系统——从简单的 Markdown 到详细的问卷，LlamaReport 都能适应您的需求。

主要功能

智能文档处理

利用 LlamaCloud 的文档处理能力，从您的文档中获取准确信息。

智能规划引擎

以您的数据和模板为起点，创建一个生成报告的计划。您的输入模板可以是任何形式——Markdown、简单提示、带有空白字段的问卷等。

可以在生成前利用人工参与来修改计划，使其达到最佳状态。

LLM驱动的报告编辑

提示系统对生成的报告进行编辑。LlamaReport 不会重写整个报告，而是会智能地针对报告的各个部分提出修改建议，并提供修改的理由。

工作原理

1. 文档上传与模板定义

您的源文档是您希望在生成报告内容时参考的知识。

您的模板是关于您希望报告如何撰写的定义。它非常灵活——您的模板可以采取多种形式。以下是一些示例

以下是我们目前发现的一些效果良好的模板示例

• 带有每节说明的 Markdown 模板
• 带有空白字段的问卷，用于填写
• 现有博客文章示例（附带额外的模板说明，描述如何解析该模板）
• Python 文档字符串风格的注释，描述为报告提取哪些特定字段

为了帮助用户入门，可以选择其中一些示例作为起点！

2. 计划生成

一旦您的文档和模板加载完成，就可以构建报告的生成计划。计划由一些字符串模板组成，查询映射到字符串模板变量。

计划由多个块组成，这些块可以有依赖关系。这些依赖关系有助于以合理的顺序生成报告内容。

3. 报告生成

计划确定后，即可尽可能并行地生成报告。

4. AI辅助编辑

生成报告后，您可以提示 LlamaReport 进行进一步编辑，如果您同意这些编辑，可以选择将其应用到报告中。

开发者优先

作为 LlamaReport 服务的一部分，我们还推出了面向开发者的 API。开发者可以使用构建 LlamaReport UI 的同一 API，将 LlamaReport 集成到他们现有的工作流程和系统中。

该 API 提供所有相同的功能

• 报告和计划生成
• LLM驱动的编辑
• 在操作进行时流式传输事件进度

加入等候名单

立即加入等候名单，以便在 API 和 UI 正式可用时收到通知。我们将优先让具有高优先级报告生成用例的首批用户从等候名单中获得访问权限。

即将推出

为准备第一季度初的正式上市，我们将

• 提高生成报告的质量
• 添加更多面向 API 的选项，例如 token 级流式传输
• 添加示例模板/报告以帮助您快速开始开发
• 发布详细文档
• 发布示例 Notebook 和教程

有关企业咨询或 Beta 计划的问题，请联系我们的团队。