LlamaParse 简介
LlamaParse[1] 是一个专为生成式人工智能（GenAI）设计的文档解析器，能够解析复杂的文档数据，以适应任何下游大型语言模型（LLM）的使用场景，如检索增强生成（RAG）或智能代理。
它能够解析多种复杂的文件类型，包括 PDF、PPTX、DOCX、XLSX 和 HTML，并且支持表格识别、多模态解析和自定义解析。
项目特点
主要特点
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广泛的文件类型支持：支持解析多种非结构化文件类型，包括 PDF、PPTX、DOCX、XLSX、HTML 等，涵盖文本、表格、视觉元素、复杂布局等。 -
表格识别：能够将嵌入的表格准确解析为文本和半结构化表示。 -
多模态解析和分块：提取视觉元素（图像/图表）并将其转换为结构化格式，使用最新的多模态模型返回图像块。 -
自定义解析：输入自定义提示指令，以自定义输出方式。
使用场景
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企业文档管理：将企业文档转换为结构化数据，便于检索和分析。 -
数据整合：将不同来源的非结构化数据整合为统一格式，以供进一步处理。 -
自动化报告生成：从文档中提取关键信息，自动生成报告或摘要。
项目使用
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获取 API 密钥：访问 LlamaIndex Cloud[2] 获取 API 密钥。 -
安装 LlamaIndex：确保安装了最新版本的 LlamaIndex。 -
安装 LlamaParse：使用 pip install llama-parse命令安装 LlamaParse 包。 -
解析文档：使用 LlamaParse 提供的接口，上传并解析文档。
示例代码
import nest_asyncio
nest_asyncio.apply()
from llama_parse import LlamaParse
parser = LlamaParse(
api_key="llx-...", # 也可以设置环境变量 LLAMA_CLOUD_API_KEY
result_type="markdown", # 可选 "markdown" 和 "text"
num_workers=4, # 如果上传多个文件，将分成 `num_workers` 个 API 调用
verbose=True,
language="en", # 可选定义语言，默认为英文
)
# 同步解析单个文件
documents = parser.load_data("./my_file.pdf")
# 同步批量解析
documents = parser.load_data(["./my_file1.pdf", "./my_file2.pdf"])
# 异步解析单个文件
documents = await parser.aload_data("./my_file.pdf")
# 异步批量解析
documents = await parser.aload_data(["./my_file1.pdf", "./my_file2.pdf"])
参考文档
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LlamaParse 官方文档[3] -
LlamaIndex 官方文档[4] -
LlamaIndex 官网[5]
注：本文内容仅供参考，具体项目特性请参照官方 GitHub 页面的最新说明。
欢迎关注&点赞&在看，感谢你的阅读~
Github地址: https://github.com/run-llama/llama_parse
[2]
LlamaIndex Cloud: https://cloud.llamaindex.ai/api-key
[3]
LlamaParse 官方文档: https://docs.cloud.llamaindex.ai/
[4]
LlamaIndex 官方文档: https://docs.llamaindex.ai/en/stable/module_guides/loading/simpledirectoryreader.html
[5]
LlamaIndex 官网: https://www.llamaindex.ai/contact
原文始发于微信公众号（AIGC创想者）：2.7K+ Star！LlamaParse：一个为RAG和代理打造的文档解析神器
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