LlamaParse 现已在 UI 和 JSON 输出中提供带边界框引用的视觉锚定功能，使用户能够对照原始文档验证解析内容，从而提升信任度和可审计性。
📝 详细摘要
这条推文探讨了文档解析中的一个关键问题：如何确保输出准确反映源内容。LlamaParse 通过“视觉锚定”和“边界框引用”来解决此问题。用户可以通过两种方式验证解析元素：一是在 UI 中将鼠标悬停在 Markdown 输出上，查看原始文档中对应的区域；二是在 JSON 输出中获取精确的边界框坐标。此功能对于需要高可审计性的应用（例如尽职调查）至关重要，因为它允许对提取的信息进行验证和引用，从而超越了仅仅“信任解析器输出”的层面。
📊 文章信息
AI 评分：88
来源：LlamaIndex 🦙(@llama_index)
作者：LlamaIndex 🦙
分类：人工智能
语言：英文
阅读时间：4 分钟
字数：976
标签： LlamaParse, 文档解析, 视觉锚定, 边界框, 可审计性