meng shao(@shao__meng):Doc + Jev => DocJev @llama_index 团队最新开源文档分类与拆分工具 DocJev，给它一个 PDF/DOCX/PPTX 和一份用自然语言写的类别规则，它可以告诉你这份文档属于哪个类别，或者把一份“文件包”按边界拆成若干子文档并给出各自页码范围。开源地址：https://t.co/Dpiyoh5QvW 核心架构：解析与决策分离 1. 解析层（OCR/文本化）：默认用 liteparse，本地原生 Python 解析器，免费、无 API 费用；可选 LlamaParse，基于 VLM，擅长复杂版式，分 Cost Effective / Agentic / Agentic Plus 三档，支持版本锁定和缓存。DOCX/PPTX 需借助 LibreOffice 先渲染成 PDF。 2. 决策层（Jev）：把归一化后的页文本发给 Jev 托管服务，返回类别、概率和分布。这个分离带来两个直接好处：解析结果可复用（parse 一次，classify/split 多次，metrics.decision_ms 可单独看推理耗时）；换 OCR 后端不影响决策逻辑。“6 倍速度”的对比是包含 liteparse 解析时间的全链路数字。

2026.09.20 23:54

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