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今日 161 條
10月3日週六
  1. LlamaIndex：產品、工程與評測55

    LlamaIndex 文件推出原生 MCP 搜尋，提供三種工具

    LlamaIndex 為文件推出原生 MCP 搜尋，讓編碼智能體和智能體工作流可直接搜尋全部文件。服務網址為 https://developers.llamaindex.ai/mcp，提供 search_docs（BM25 詞彙搜尋）、grep_docs（正則搜尋）及 read_doc（讀取指定頁面的完整內容）三種工具。BM25 索引在建置時靜態生成，準確度略低於向量搜尋，但維護較輕量。

  2. LlamaIndex：產品、工程與評測42

    LlamaIndex 電子報 2025-11-04

    LlamaIndex 本期電子報宣佈，LlamaClassify TypeScript SDK 現已提供，文件亦整合原生 MCP 搜尋。該搜尋讓編碼智能體可直接使用詞彙搜尋、regex 搜尋及完整頁面內容；另有以 Claude Code 和 vibe-llama 建立金融文件分類智能體工作流程並部署至雲端的示範。

  4. LlamaIndex：產品、工程與評測56

    LlamaIndex 示範如何為智能體文件工作流程建立可觀測性

    LlamaIndex 示範以 Agent Workflows、OpenTelemetry 和 Jaeger，為財務文件分類及資料抽取流程建立可觀測性。範例用 LlamaClassify 將文件分類為損益表、現金流量表或資產負債表，再按類型以 LlamaExtract 擷取結構化資料；Jaeger 可查看一條 trace 中收集的五個 spans 和各步耗時。

  6. LlamaIndex：產品、工程與評測51

    LlamaIndex 宣佈 LlamaSplit 公開 Beta，按自訂類別拆分長文件

    LlamaIndex 宣佈 LlamaSplit 公開 Beta，這款 REST API 可按自訂類別自動拆分文件，並將連續同類頁面整理成分段。它會返回每段的準確頁碼範圍和信心分數。不同於將整份文件分類的 LlamaParse Classify，LlamaSplit 用於找出單一文件內各類別的邊界，分段後可供後續抽取或路由至相應工作流。

  9. LlamaIndex：產品、工程與評測45

    LlamaIndex 電子報：2025-12-23

    LlamaIndex 電子報宣佈 LlamaParse v2，簡化設定並降低最高 50% 成本，另推出可自動分隔文件的 LlamaSplit Beta API。內容亦涵蓋採用虛擬檔案系統隔離的 Claude 安全編碼智能體、由 Gemini 3 Flash 驅動的檔案系統探索智能體，以及擴展支援 OpenAI Codex 的 AgentFS 整合。

  10. LlamaIndex：產品、工程與評測53

    LlamaIndex 指出檔案系統正成為智能體管理上下文的核心介面

    LlamaIndex 指出，智能體正以檔案及檔案系統管理長期對話、檢索外部上下文和載入技能，並將其視為重要的上下文介面。作者稱，實驗中配備檔案系統工具和語義搜尋的推理智能體可動態檢索上下文，而單靠檔案搜尋在中小型文件集合上亦勝過 naive semantic search（不計延遲）。

  14. LlamaIndex：產品、工程與評測53

    智能體何時該用技能、何時該用 MCP 工具？LlamaIndex 比較兩者適用情境

    LlamaIndex 比較了智能體使用技能與 MCP 工具的取捨，指出 MCP 適合輸入輸出明確、要求可預測執行的操作，技能則適合以自然語言提供行為指引。MCP 以固定 schema 的 API 呼叫執行，但通常需要一定開發知識並帶來網絡延遲；技能以本地檔案提供指示，設定較輕，卻可能因 LLM 解讀而產生誤判或幻覺。

  16. LlamaIndex：產品、工程與評測37

    LlamaIndex 電子報 2026-02-24：多項產品更新及 LlamaCloud 將更名為 LlamaParse

    LlamaIndex 本期電子報公佈多項產品更新，並表示 LlamaCloud 將在未來幾週逐步更名為 LlamaParse。LlamaAgents Builder 新增檔案上傳，LlamaExtract 加入附有邊界框的頁面級引用；電子報分析指出，GPT-5.2 較高推理等級會損害文件解析表現並大幅增加成本與延遲，而 LlamaParse Agentic 的成本低 18 倍。

  18. LlamaIndex：產品、工程與評測38

    LlamaIndex 2026-03-10 電子報

    LlamaIndex 本期電子報介紹其由 RAG 框架發展為智能體文件處理平台，並聚焦 LlamaParse、耐久工作流程及文件解析工具更新。平台服務 300k+ 用户、支援 50+ 格式；DBOS 整合提供自動步驟持久化與崩潰復原，另有簡報搜尋及 PDF 圖表解析工具。

  21. LlamaIndex：產品、工程與評測29

    法律文件 OCR：準確度與合規要求

    法律文件 OCR 的結構錯誤與字符誤讀會妨礙 eDiscovery 搜尋、合約審查及合規記錄，並帶來法律風險。複雜版面下，傳統 OCR 的字符錯誤率為 3–8%；準確率達 98% 時，處理 50,000 頁仍有 1,000 頁出錯。文章探討智能體方法如何縮小差距，以及評估法律工作流程 OCR 軟件時應關注的因素。

  24. LlamaIndex：產品、工程與評測51

    LlamaIndex 發佈首個面向 AI 智能體的文件解析基準 ParseBench

    LlamaIndex 發佈 ParseBench，這是一項面向 AI 智能體的文件解析基準，包含約 2,000 頁人工核驗的企業文件和超過 167,000 條測試規則。它從表格、圖表、內容忠實度、語義格式及視覺定位五個維度評估 14 種方法；LlamaParse Agentic 整體得分為 84.9%，是五個關鍵維度均具競爭力的唯一受測方法。基準資料集、評估程式碼和完整研究論文均已公開。

  29. LlamaIndex：產品、工程與評測29

    貸款文件自動化：為何擷取層決定流程成敗

    貸款文件自動化的成敗取決於擷取與文件分類的準確度；只自動化流程轉送、沿用傳統 OCR，仍無法消除人工核對。採用 AI 決策但仍以舊式 OCR 擷取的貸款機構，仍須人工審查 40-60% 的檔案。Agentic OCR 會按頁面與元素類型識別文件、選擇模型並驗證擷取值，簡化後續收入計算、條件追蹤及承保審查。

  31. LlamaIndex：產品、工程與評測52

    LlamaParse 推出行、字詞及儲存格級精細邊界框

    LlamaIndex 宣佈 LlamaParse 推出精細邊界框功能，可按行、字詞及表格儲存格標示文件位置。只有頁面上明確存在的文字會獲分配座標，推斷值、AI 摘要及重建內容則不會有邊界框。功能現以 beta 形式向所有付費方案提供，建立解析任務時須以單一參數選擇啟用；Agentic Plus 會額外執行驗證輪次以提升精度。

  34. LlamaIndex：產品、工程與評測50

    LlamaIndex 7-15-26 電子報整理多項產品更新

    LlamaIndex 在 7-15-26 電子報公佈多項產品更新，涵蓋抽取、Markdown 輸出、表格處理和方案席位。Conversational Extract 可透過對話建立抽取 schema，fast tier 預設輸出 Markdown，Agentic Plus 的表格處理有所改善，所有方案（包括免費方案）均支援 100 位使用者。

  37. Google Developers Blog35

    Go 為何是 AI 輔助軟件工程的理想語言

    Go 是 AI 輔助軟件工程的理想語言，因其端到端工具鏈與可讀性設計，能支援人類審查、驗證及維護 AI 生成程式碼。Go 平台內置格式化器、測試框架、依賴管理和安全工具，配合標準庫，讓 AI 模型更快、更低成本且更可靠地處理 Go 程式碼。一致的程式碼風格亦有助團隊維護大型程式碼庫，並為 LLM 提供更標準化的訓練數據。

  40. Google Developers Blog63

    ADK 如何評估即時語音智能體

    Google 在 ADK 加入原生即時評測功能，可透過模擬使用者以音訊與即時語音智能體對話，評分語音回覆，並沿用文字智能體的評測流程。測試案例可採對話情境或固定對話，並以自然語言評分規準評估整段多輪互動，也可逐輪評分回覆或工具執行。評測可由 CLI 執行，或透過 AgentEvaluator 納入 CI/CD；ADK Web 會呈現轉錄文字及可播放音訊。