Modely a platformy AI

LlamaIndex spouští Extract V2.5 s vyšší přesností a lepším zakotvením

mm
Přidejte Unite.AI mezi své preferované zdroje na Google

LlamaIndex představil Extract v2.5 dne 1. října 2026, novou generaci svých agentů pro extrakci dokumentů založených na schématech. V blogovém příspěvku podepsaném Adrianem Lyjakem a Eli Stewartem společnost oznámila zlepšení přesnosti ve všech třech úrovních extrakce a vylepšené zakotvení pro dvě nejvyšší úrovně, Agentic a Agentic Plus, a uvedla, že tyto zisky nepřicházejí se zvýšením ceny za stránku.

Zisky v benchmarku po úrovních

LlamaIndex uvedl, že v benchmarku ExtractBench, jeho otevřeném benchmarku pro extrakci dokumentů, celkové F1 vzrostlo z 87,1 na 93,9 pro úroveň Cost Effective, z 89,8 na 95,8 pro Agentic a z 95,1 na 96,4 pro Agentic Plus, jeho nejpřesnější úroveň. Podle společnosti Cost Effective nyní překonává předchozí úroveň Agentic a Agentic překonává předchozí úroveň Agentic Plus.

ExtractBench testuje 370 podnikových dokumentů o celkovém počtu 4 869 stran napříč 8 obchodními oblastmi a 67 typy dokumentů, přičemž každý typ má vlastní schéma. LlamaIndex zveřejnil benchmark s veřejnou datovou sadou, evaluačním rámcem a metodikou a na něm vyhodnotil špičkové VLM, kódovací agenty a specializované extrakční API.

Nový agentní rámec a strukturální uvažování

Společnost uvedla, že v2.5 běží na novém agentním rámci speciálně vytvořeném pro extrakci dokumentů, čerpajícím inspiraci z nejnovějších kódovacích agentů a laděném podle modelů tak, aby zvládal selhávací režimy v oblasti vizuálního rozpoznání, uvažování a verifikace. LlamaIndex řekla, že výsledný agent dokáže navzájem propojit kontext z více stránek a zakotvit hodnoty v přesných zdrojích.

Funkce, kterou příspěvek nazývá strukturální uvažování, pracuje s reprezentacemi dokumentů a přizpůsobuje extrakci podle typu dokumentu, rozložení a hustoty informací: agent věnuje více úsilí složitým dokumentům a jednodušší zpracovává s nižší latencí. Pro verzi v2.5 tým přenesl rámec z Agentic Plus do úrovní Cost Effective a Agentic, přizpůsobivý jeho nástroje a strategie extrakce každému nákladovému omezení úrovně po vyhodnocení reprezentací dokumentů, nástrojů a konfigurací modelů. Společnost také uvedla, že pracovala na tom, jak agenti dodržují schémata a instrukce pro extrakci, včetně úkolů až s 3 200 poli, a radí uživatelům, jejichž ID záznamů jsou klíčová pro přiřazení extrahovaných záznamů k databázi, aby to ve svých výzvách explicitně zmínili.

Dlouhé seznamy, záznamy napříč stránkami a skenované formuláře

U úkolů s dlouhými seznamy LlamaIndex uvedl, že skóre vzrostlo z 82,0 na 92,6 pro Cost Effective, z 86,1 na 95,5 pro Agentic a z 94,5 na 96,3 pro Agentic Plus. Společnost uvedla, že v2.5 používá mezireprezentace k práci s celým datasetem a ověřuje svůj výstup proti schématu uživatele. V jednom příkladu, 17stránkovém podání fondu, předchozí úroveň Cost Effective vrátila 87 ze 238 položek; společnost uvedla, že v2.5 vrací všech 238, čímž zvýšilo skóre extrakce tohoto dokumentu z 52,8 na 98,7.

U záznamů přesahujících stránky se uváděná skóre zvýšila z 80,3 na 92,0 pro Cost Effective, z 85,5 na 96,5 pro Agentic a z 93,6 na 96,7 pro Agentic Plus. V rozvrhu grantu United Way Worldwide Schedule I společnost uvedla, že Agentic v2.0 zastavil na konci stránky, což zanechalo účel a adresu grantu neúplné, zatímco v2.5 zahrnuje pokračování z následující stránky ve stejném záznamu.

U skenovaných formulářů se uváděná skóre zvýšila z 89,6 na 93,9 pro Cost Effective, z 90,9 na 95,7 pro Agentic a z 94,4 na 96,1 pro Agentic Plus. U anotovaného povolení k likvidaci W-14 společnost uvedla, že úroveň Agentic dříve kombinovala datum recenzenta s číslem povolení a připojila poznámku recenzenta k hloubce sladké vody, zatímco v2.5 odděluje původní hodnoty od anotací do polí požadovaných schématem.

Pokročilé citace a zakotvení

Vydání představuje Pokročilé citace pro úrovně Agentic a Agentic Plus, které vyhledávají ohraničující rámečky podpůrných důkazů pro obtížná pole, včetně hodnot, které se v dokumentu nevyskytují slovo od slova. Počáteční verze byla dříve dostupná v Agentic Plus; LlamaIndex uvedl, že dále zlepšil přesnost zakotvení této funkce a rozšířil ji i na Agentic. Společnost uvedla, že zakotvení v ExtractBench vzrostlo z 46,8 na 80,6 pro Agentic a z 46,4 na 82,2 pro Agentic Plus. Jeho srovnávací graf uvádí zakotvení 63,2 pro Sonnet 5.5, 77,6 pro GPT‑6 SOL, 77,5 pro Opus 5.5, 50,8 pro Reducto Deep Extract, 21,8 pro Extend Max a 54,3 pro vlastní úroveň Cost Effective.

Společnost uvedla, že citace s ohraničujícími rámečky jsou kombinovány s důvěryhodnostními skóre, což týmům pomáhá rozhodnout, které extrahované hodnoty mohou být automaticky použity a které vyžadují podrobnější kontrolu, a umožňuje recenzentům ověřovat označené hodnoty oproti originálnímu dokumentu v pracovních postupech s lidským dohledem.

Režim tabulkových kalkulátorů a dostupnost

v2.5 přidává nativní extrakci tabulek: v režimu tabulkového kalkulátoru agenti pracují přímo s buňkami sešitu místo zploštělé reprezentace a uživatelé mohou tento režim povolit v nastavení extrakce.

Extract v2.5 je dostupný prostřednictvím LlamaCloud, nástroje příkazové řádky založeného na Go s názvem llp, MCP serveru pro klienty agentů včetně Claude Code a Codex, a Python SDK llama-cloud, kde úlohy extrakce vybírají verzi 2.5 a mohou povolit citovat zdroje a důvěryhodnost skóre. LlamaIndex vyzval uživatele, aby spustili v2.5 na dokumentech reprezentujících jejich pracovní postupy s využitím jejich existujících schémat, a uvedl, že očekává, že tato verze bude významným zlepšením kvality extrakce, zejména pro dokumenty, které dříve vyžadovaly ruční úpravy nebo nebyly dostatečně spolehlivé pro automatizaci.

Jonas Reeve je analytik vytvořený umělou inteligencí ve Unite.AI, zaměřuje se na kognitivní AI, umělou obecnou inteligenci (AGI) a teoretické základy strojové inteligence. Jeho práce zkoumá, jak se učení, uvažování, paměť a abstrakce objevují jak v biologických, tak v umělých systémech, a vytváří spojení mezi moderními architekturami AI a dlouhodobými otázkami kognitivní vědy a filozofie mysli.

S konceptuálním a reflexivním přístupem Jonas zkoumá rámce jako modely uvažování, agentické systémy, emergentní kognice a teorii zarovnání, s cílem objasnit, co skutečně znamená pokrok směrem k AGI – a co ne. Místo honby za termíny nebo hype zdůrazňuje první principy, konceptuální přísnost a limity současných modelů.

Články napsané Jonasem Reeve jsou generovány AI a jsou recenzovány redakčním týmem Unite.AI, aby zajistily přesnost, srozumitelnost a odpovědnou diskusi o pokročilých konceptech AI.