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在LlamaExtract中获取提取数据的引用和推理
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原文英文，约1000词，阅读约需4分钟。
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内容提要
LlamaExtract简化了从复杂数据源提取信息的过程，用户可以定义提取字段并提供引用和推理。通过LlamaCloud，用户可创建提取代理，选择预定义或自定义模式。这些新功能提高了提取的透明度和验证性，使自动文档处理更加高效。
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关键要点
- LlamaExtract简化了从复杂数据源提取信息的过程，用户可以定义提取字段。
- 新功能包括为每个提取字段提供引用和推理，增强了提取的透明度和验证性。
- 用户可以通过LlamaCloud创建提取代理，选择预定义或自定义模式。
- 在配置提取代理时，可以选择预定义的模式或自定义模式。
- 可以使用Python SDK创建自定义模式，提供字段的描述以帮助提取。
- 在配置提取代理时，可以请求为每个字段提供引用和推理。
- 提取的字段会附带引用和推理，解释提取的原因。
- LlamaExtract提高了从复杂文档提取结构化数据的效率和透明度。
- 用户可以通过LlamaCloud UI或开源SDK快速部署提取代理。
- 新功能使得提取的信息可以得到验证，增强了自动文档处理的信心。
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延伸问答
LlamaExtract的主要功能是什么？
LlamaExtract简化了从复杂数据源提取信息的过程，用户可以定义提取字段并提供引用和推理。
如何在LlamaCloud中创建提取代理？
用户可以通过LlamaCloud UI或开源SDK创建提取代理，选择预定义或自定义模式。
LlamaExtract如何提高提取的透明度？
LlamaExtract为每个提取字段提供引用和推理，增强了提取的透明度和验证性。
用户如何定义自定义提取模式？
用户可以在LlamaCloud UI中定义自定义模式，或通过Python SDK编程创建自定义模式。
提取字段的引用和推理有什么用？
引用和推理帮助用户理解提取信息的来源和理由，增强了信息的可信度。
LlamaExtract如何处理SEC文件的提取？
LlamaExtract可以从SEC文件中提取结构化数据，并提供每个字段的引用和推理。
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