用 LlamaIndex 和 llamafile 搭建本地私有研究助手

LlamaIndex 博客提出 just-in-time Agentic OCR 模式：先用 LiteParse 等免费解析器粗读全部文件供检索，再仅对相关页面调用 VLM 做 OCR。

LlamaIndex 通过评测 Claude Agent 对 LiteParse 文档解析技能的使用、分析 JSONL 轨迹并迭代，得到更便宜、更高质量的 effective-liteparse 技能。

LlamaIndex 工程师发布了一个财务尽调 Agent 演示应用，用 LiteParse 解析 SEC 文件并获得文本的 bounding box 坐标，使 Agent 回答能在原始 PDF 页面上高亮精确来源。

LlamaIndex 发文解读 DeepSeek-OCR，指出其核心不是 OCR，而是把视觉作为文本信息的压缩算法：可将 1,000 个文本 token 压缩到 100 个视觉 token 并以 97% 准确率解码，10× 压缩下准确率仍高于 90%。

Neo4j 客座教程讲解如何在 LlamaIndex 中自定义属性图谱索引，用 SchemaLLMPathExtractor 做模式引导抽取、用文本嵌入加编辑距离做实体去重，并实现先识别查询实体再分别执行 VectorContextRetriever 的自定义检索器。示例使用 250 篇新闻文章和 Neo4j 图存储，最后用自定义检索器完成问答回流，代码托管在 GitHub。

LlamaIndex 博客介绍 Agentic RAG 架构：将最多 100 篇文档拆分后，为每篇文档创建具备嵌入搜索与摘要能力的文档 Agent，再由顶层 meta-agent 通过工具检索和 CoT 回答用户问题，并用 Rerank 端点对文档按相关性排序。

LlamaIndex 发布分步教程，教读者用 LlamaIndex、Qdrant 和 Render 构建并部署一个监听 Slack 对话、存储事实并回答问题的 Slackbot。

LlamaIndex 发布教程，讲解如何用 Ollama 在本地运行 Mixtral 8x7b 并结合 LlamaIndex 使用。Mixtral 是 Mistral AI 发布的八专家混合模型，各含 7B 参数，博客称其在多项基准上匹敌或超过 GPT-3.5 和 Llama2 70b。

LlamaIndex 用其 Retrieval Evaluation 模块，以 Hit Rate 和 MRR 两项指标评测多种 Embedding 模型（OpenAI、Cohere、Voyage、Jina、bge-large、Google PaLM 等）搭配不同 Reranker 的检索效果。

LlamaIndex 发布端到端指南，教你在无标注的非结构化语料上用 LLM 生成合成问题对来微调开源嵌入模型 BAAI/bge-small-en。