LlamaIndex запускає Extract V2.5 з підвищеною точністю та покращенням обґрунтування

LlamaIndex представила Extract v2.5 1 жовтня 2026 року, нове покоління своїх агентів витягування документів на основі схеми. У блог‑пості, підписаному Адріаном Лйяком і Елі Стюартом, компанія повідомила про покращення точності у всіх трьох рівнях витягування та підвищення обґрунтування для двох найвищих рівнів — Agentic і Agentic Plus, і зазначила, що ці покращення не супроводжуються збільшенням вартості за сторінку.

Покращення за рівнями у бенчмарці

LlamaIndex повідомила, що у ExtractBench, її відкритому бенчмарку витягування документів, загальний показник F1 піднявся з 87,1 до 93,9 для рівня Cost Effective, з 89,8 до 95,8 для Agentic і з 95,1 до 96,4 для Agentic Plus, найточнішого рівня. За словами компанії, Cost Effective тепер перевершує попередній рівень Agentic, а Agentic перевершує колишній Agentic Plus.

ExtractBench тестує 370 корпоративних документів, що охоплюють 4 869 сторінок у 8 галузевих доменах і 67 типах документів, кожен тип має власну схему. LlamaIndex опублікувала бенчмарк разом із публічним набором даних, тестовим каркасом та методологією, а також провела оцінку передових VLM, агентів кодування та спеціалізованих API витягування на його основі.

Новий каркас агентів та структурне міркування

Компанія зазначила, що v2.5 працює на новому каркасі агентів, спеціально створеному для витягування документів. Цей каркас черпає натхнення з найновіших агентів програмування та налаштований під моделі для обробки збоїв у візуальному сприйнятті, міркуванні та перевірці. LlamaIndex повідомила, що отриманий агент може здійснювати перехресне посилання контексту з кількох сторінок і прив’язувати значення до точних джерел.

Можливість, яку пост називає структурним міркуванням, працює з представленнями документів, щоб налаштувати витягування відповідно до типу документа, його розмітки та щільності інформації: агент докладає більше зусиль до складних документів і обробляє простіші з меншою затримкою. Для v2.5 команда перенесла каркас, який стояв за Agentic Plus, до рівнів Cost Effective та Agentic, адаптувавши його інструменти та стратегії витягування до обмежень вартості кожного рівня після оцінки представлень документів, інструментів та конфігурацій моделей. Компанія також повідомила, що працювала над тим, як агенти дотримуються схем і інструкцій витягування, включаючи завдання, що містять до 3 200 полів, і радить користувачам, чиї ідентифікатори записів є критичними для зіставлення витягнутих записів з базою даних, явно вказувати це у своїх підказках.

Довгі списки, записи, що охоплюють кілька сторінок, та скановані форми

У завданнях з довгими списками LlamaIndex повідомила про підвищення балів з 82,0 до 92,6 для Cost Effective, з 86,1 до 95,5 для Agentic і з 94,5 до 96,3 для Agentic Plus. Компанія зазначила, що v2.5 використовує проміжні представлення для роботи з повним набором даних і перевіряє вихідні дані відповідно до схеми користувача. В одному прикладі, у 17‑сторінковому документі фонду, попередній рівень Cost Effective повернув 87 з 238 активів; компанія заявила, що v2.5 повертає всі 238, підвищивши оцінку витягування цього документа з 52,8 до 98,7.

Для записів, що охоплюють кілька сторінок, повідомлені бали зросли з 80,3 до 92,0 для Cost Effective, з 85,5 до 96,5 для Agentic і з 93,6 до 96,7 для Agentic Plus. У таблиці грантів United Way Worldwide Schedule I компанія зазначила, що Agentic v2.0 зупинявся на розриві сторінки, залишаючи мету гранту та адресу незавершеними, тоді як v2.5 включає продовження з наступної сторінки в один запис.

Для сканованих форм повідомлені бали зросли з 89,6 до 93,9 для Cost Effective, з 90,9 до 95,7 для Agentic і з 94,4 до 96,1 для Agentic Plus. У випадку анотованого дозволу на утилізацію W‑14 компанія зазначила, що раніше рівень Agentic поєднував дату ревізора з номером дозволу і додавав примітку ревізора до глибини прісної води, тоді як v2.5 розділяє початкові значення та анотації у поля, запитані схемою.

Розширені посилання та обґрунтування

У випуску представлено розширені посилання для рівнів Agentic і Agentic Plus, які визначають обмежувальні рамки підтверджуючих доказів для складних полів, включаючи значення, що не зустрічаються в документі дослівно. Початкова версія раніше була доступна в Agentic Plus; LlamaIndex зазначила, що ще більше підвищила точність обґрунтування функції та розширила її на Agentic. Компанія повідомила, що оцінки обґрунтування в ExtractBench зросли з 46,8 до 80,6 для Agentic і з 46,4 до 82,2 для Agentic Plus. У її порівняльній діаграмі вказані оцінки обґрунтування: 63,2 для Sonnet 5.5, 77,6 для GPT‑6 SOL, 77,5 для Opus 5.5, 50,8 для Reducto Deep Extract, 21,8 для Extend Max і 54,3 для власного рівня Cost Effective.

Компанія зазначила, що посилання у вигляді обмежувальних рамок поєднуються з оцінками впевненості, що допомагає командам вирішувати, які витягнуті значення можна автоматично передавати, а які потребують детальнішого перегляду, дозволяючи рецензентам перевіряти позначені значення проти оригінального документа у процесах з участю людини.

Режим електронних таблиць та доступність

v2.5 додає вбудоване витягування електронних таблиць: у режимі електронних таблиць агенти працюють безпосередньо з клітинками робочих книг, а не зі сплющеним представленням, і користувачі можуть увімкнути цей режим у конфігурації витягування.

Extract v2.5 доступний через LlamaCloud, інструмент командного рядка на Go під назвою llp, сервер MCP для клієнтів‑агентів, включаючи Claude Code і Codex, та Python‑SDK llama‑cloud, де завдання витягування вибирають версію 2.5 і можуть увімкнути cite_sources і confidence_scores опції. LlamaIndex закликала користувачів запускати v2.5 на документах, що представляють їх робочі процеси, використовуючи їхні існуючі схеми, і заявила, що очікує, що ця версія стане значним кроком уперед у якості екстракції, особливо для документів, які раніше потребували ручного очищення або не були достатньо надійними для автоматизації.