LlamaIndex เปิดตัว Extract V2.5 พร้อมการเพิ่มความแม่นยำและการอ้างอิงข้อมูล

LlamaIndex เปิดตัว Extract v2.5 เมื่อวันที่ 1 ตุลาคม 2026 ซึ่งเป็นรุ่นใหม่ของเอเจนต์การสกัดเอกสารที่อิงสคีม่า ของบริษัท ใน บล็อกโพสต์ ที่เขียนโดย Adrian Lyjak และ Eli Stewart บริษัทรายงานว่ามีการปรับปรุงความแม่นยำในทุกระดับของการสกัดทั้งสามระดับ และการอ้างอิงที่ดีขึ้นสำหรับระดับสูงสุดสองระดับคือ Agentic และ Agentic Plus และระบุว่าการปรับปรุงเหล่านี้ไม่ได้เพิ่มค่าใช้จ่ายต่อหน้า

การเพิ่มผลลัพธ์ตามระดับ

LlamaIndex รายงานว่าใน ExtractBench ซึ่งเป็นเกณฑ์มาตรฐานการสกัดเอกสารแบบเปิด ค่า F1 ทั้งหมดเพิ่มจาก 87.1 เป็น 93.9 สำหรับระดับ Cost Effective, จาก 89.8 เป็น 95.8 สำหรับระดับ Agentic, และจาก 95.1 เป็น 96.4 สำหรับระดับ Agentic Plus ซึ่งเป็นระดับที่มีความแม่นยำสูงสุด ตามที่บริษัทระบุ ระดับ Cost Effective ตอนนี้เหนือกว่าระดับ Agentic ก่อนหน้า, และระดับ Agentic เหนือกว่า Agentic Plus ก่อนหน้า

ExtractBench ทดสอบเอกสารองค์กรจำนวน 370 ฉบับรวมทั้งหมด 4,869 หน้า ครอบคลุม 8 ด้านธุรกิจและ 67 ประเภทเอกสาร โดยแต่ละประเภทมีสคีม่าเฉพาะของตน LlamaIndex เผยแพร่เกณฑ์มาตรฐานนี้พร้อมชุดข้อมูลสาธารณะ, โครงสร้างการประเมิน, และวิธีการ, และได้ทำการประเมิน VLMs แนวหน้า, เอเจนต์การเขียนโค้ด, และ API การสกัดเฉพาะด้านบนแพลตฟอร์มนี้

โครงสร้างเอเจนต์ใหม่และการให้เหตุผลเชิงโครงสร้าง

บริษัทระบุว่า v2.5 ทำงานบนโครงสร้างเอเจนต์ใหม่ที่ออกแบบมาสำหรับการสกัดเอกสารโดยเฉพาะ ได้รับแรงบันดาลใจจากเอเจนต์การเขียนโค้ดรุ่นล่าสุดและปรับจูนตามโมเดลเพื่อจัดการกับโหมดความล้มเหลวในด้านการมองเห็น, การให้เหตุผล, และการตรวจสอบ LlamaIndex กล่าวว่เอเจนต์ที่ได้สามารถอ้างอิงข้ามหน้าต่าง ๆ และระบุค่าต่าง ๆ ไปยังแหล่งข้อมูลที่แน่นอนได้

ความสามารถที่บทความเรียกว่า Structural Reasoning ทำงานบนการแสดงผลเอกสารเพื่อปรับการสกัดให้สอดคล้องกับประเภทเอกสาร, การจัดหน้า, และความหนาแน่นของข้อมูล: เอเจนต์จะใช้ความพยายามมากขึ้นกับเอกสารที่ซับซ้อนและประมวลผลเอกสารที่ง่ายกว่าโดยมีความหน่วงเวลาต่ำกว่า สำหรับ v2.5 ทีมงานได้นำโครงสร้างที่อยู่เบื้องหลัง Agentic Plus ไปใช้กับระดับ Cost Effective และ Agentic โดยปรับเครื่องมือและกลยุทธ์การสกัดให้สอดคล้องกับข้อจำกัดด้านต้นทุนของแต่ละระดับหลังจากประเมินการแสดงผลเอกสาร, เครื่องมือ, และการกำหนดค่าโมเดล บริษัทยังระบุว่าพวกเขาได้ทำงานเกี่ยวกับวิธีที่เอเจนต์ปฏิบัติตามสคีม่าและคำสั่งการสกัด รวมถึงงานที่มีฟิลด์สูงสุดถึง 3,200 ฟิลด์ และแนะนำให้ผู้ใช้ที่ต้องการใช้ record IDs เพื่อจับคู่บันทึกที่สกัดกับฐานข้อมูลให้ระบุสิ่งนี้ในพรอมต์ของตน

รายการยาว, บันทึกข้ามหน้า, และแบบฟอร์มสแกน

ในงานรายการยาว LlamaIndex รายงานคะแนนเพิ่มจาก 82.0 เป็น 92.6 สำหรับระดับ Cost Effective, จาก 86.1 เป็น 95.5 สำหรับระดับ Agentic, และจาก 94.5 เป็น 96.3 สำหรับระดับ Agentic Plus บริษัทระบุว่า v2.5 ใช้การแสดงผลระดับกลางเพื่อทำงานกับชุดข้อมูลเต็มและตรวจสอบผลลัพธ์กับสคีม่าของผู้ใช้ ในตัวอย่างหนึ่งที่เป็นไฟล์กองทุน 17 หน้า ระดับ Cost Effective ก่อนหน้านี้ให้ผลลัพธ์ 87 จาก 238 รายการถือครอง; บริษัทกล่าวว่า v2.5 ให้ผลลัพธ์ครบ 238 รายการ ทำให้คะแนนการสกัดของเอกสารนั้นเพิ่มจาก 52.8 เป็น 98.7

สำหรับบันทึกที่ข้ามหลายหน้า คะแนนเพิ่มจาก 80.3 เป็น 92.0 สำหรับระดับ Cost Effective, จาก 85.5 เป็น 96.5 สำหรับระดับ Agentic, และจาก 93.6 เป็น 96.7 สำหรับระดับ Agentic Plus ในตารางการให้ทุน Schedule I ของ United Way Worldwide บริษัทระบุว่า Agentic v2.0 หยุดที่การตัดหน้ากระดาษ ทำให้วัตถุประสงค์และที่อยู่ของทุนไม่ครบถ้วน ในขณะที่ v2.5 รวมส่วนต่อเนื่องจากหน้าถัดไปไว้ในบันทึกเดียวกัน

สำหรับแบบฟอร์มที่สแกน คะแนนเพิ่มจาก 89.6 เป็น 93.9 สำหรับระดับ Cost Effective, จาก 90.9 เป็น 95.7 สำหรับระดับ Agentic, และจาก 94.4 เป็น 96.1 สำหรับระดับ Agentic Plus ในใบอนุญาตการกำจัด W-14 ที่มีคำอธิบาย บริษัทระบุว่าระดับ Agentic ก่อนหน้านี้รวมวันที่ของผู้ตรวจสอบกับหมายเลขใบอนุญาตและเพิ่มโน้ตของผู้ตรวจสอบลงในความลึกของน้ำจืด, ในขณะที่ v2.5 แยกค่าต้นฉบับออกจากคำอธิบายและใส่ลงในฟิลด์ตามที่สคีม่ากำหนด

การอ้างอิงขั้นสูงและการอ้างอิงข้อมูล

การเปิดตัวนี้นำเสนอ Advanced Citations สำหรับระดับ Agentic และ Agentic Plus ซึ่งจะระบุตำแหน่งกล่องขอบเขตของหลักฐานสนับสนุนสำหรับฟิลด์ที่ยาก รวมถึงค่าที่ไม่ปรากฏในเอกสารแบบคำต่อคำ เวอร์ชันแรกเคยมีให้ใน Agentic Plus; LlamaIndex กล่าวว่ามันได้ปรับปรุงความแม่นยำของการอ้างอิงข้อมูลต่อไปและขยายฟีเจอร์นี้ไปยัง Agentic บริษัทรายงานคะแนนการอ้างอิงของ ExtractBench เพิ่มจาก 46.8 เป็น 80.6 สำหรับ Agentic และจาก 46.4 เป็น 82.2 สำหรับ Agentic Plus แผนภูมิเปรียบเทียบของบริษัทแสดงคะแนนการอ้างอิงที่ 63.2 สำหรับ Sonnet 5.5, 77.6 สำหรับ GPT-6 SOL, 77.5 สำหรับ Opus 5.5, 50.8 สำหรับ Reducto Deep Extract, 21.8 สำหรับ Extend Max, และ 54.3 สำหรับระดับ Cost Effective ของตนเอง

บริษัทระบุว่าการอ้างอิงแบบกล่องขอบเขตจะรวมกับคะแนนความเชื่อมั่น ซึ่งช่วยให้ทีมตัดสินใจว่าค่าที่สกัดได้ใดสามารถดำเนินการอัตโนมัติได้และค่าที่ต้องตรวจสอบอย่างละเอียดมากขึ้น ทำให้ผู้ตรวจสอบสามารถตรวจสอบค่าที่ถูกทำเครื่องหมายกับเอกสารต้นฉบับในกระบวนการทำงานแบบ human-in-the-loop

โหมดสเปรดชีตและการเปิดให้ใช้

v2.5 เพิ่มการสกัดสเปรดชีตแบบเนทีฟ: ในโหมดสเปรดชีต เอเจนต์ทำงานโดยตรงกับเซลล์ในเวิร์กบุ๊กแทนการแสดงผลแบบแบน และผู้ใช้สามารถเปิดใช้งานโหมดนี้ในการกำหนดค่าการสกัด

Extract v2.5 มีให้ใช้ผ่าน LlamaCloud, เครื่องมือบรรทัดคำสั่งที่เขียนด้วย Go ชื่อ llp, เซิร์ฟเวอร์ MCP สำหรับไคลเอนต์เอเจนต์รวมถึง Claude Code และ Codex, และ Python llama‑cloud SDK, ซึ่งงานสกัดข้อมูลสามารถเลือกเวอร์ชัน 2.5 และเปิดใช้งานตัวเลือก citeแหล่งอ้างอิงและความมั่นใจscores ได้ LlamaIndex แนะนำให้ผู้ใช้รัน v2.5 บนเอกสารที่เป็นตัวอย่างของกระบวนการทำงานของพวกเขาโดยใช้สกีมาที่มีอยู่แล้ว, และระบุว่าพวกเขาคาดว่าเวอร์ชันนี้จะเป็นการก้าวหน้าที่สำคัญในคุณภาพการสกัดข้อมูล, โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับเอกสารที่ก่อนหน้านี้ต้องทำความสะอาดด้วยมือหรือไม่เพียงพอที่จะทำอัตโนมัติ