ReaderLM v2

ReaderLM v2

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ReaderLM v2是由Jina AI推出的参数量为1.5B的小型语言模型,专门用于HTML转Markdown转换和HTML转JSON提取,具有卓越的准确性。该模型支持29种语言,能处理高达512K个token的输入和输出组合长度。它采用了新的训练范式和更高质量的训练数据,较前代产品在处理长文本内容和生成Markdown语法方面有重大进步,能熟练运用Markdown语法,擅长生成复杂元素。此外,ReaderLM v2还引入了直接HTML转JSON生成功能,允许用户根据给定的JSON架构从原始HTML中提取特定信息,消除了中间Markdown转换需求。

需求人群:

"目标受众包括需要将网页内容转换为Markdown格式的开发者、内容创作者、数据分析师等,以及需要从网页中提取结构化数据的企业和研究人员。对于开发者来说,ReaderLM v2可以帮助他们快速将网页内容转换为适合进一步处理的格式;对于内容创作者,可以方便地将网页内容整理成Markdown格式进行分享或存档;对于企业和研究人员,其HTML转JSON功能有助于高效提取网页中的关键信息,用于数据分析和研究工作。"

使用场景示例:

开发者使用ReaderLM v2将收集到的网页新闻转换为Markdown格式,便于在技术博客中分享。

企业数据分析师利用其HTML转JSON功能,从网页中提取产品信息,用于市场分析报告。

研究人员通过该模型从学术网站提取论文信息,以JSON格式存储,方便后续研究数据整理。

产品特色:

支持HTML转Markdown转换,能保留完整信息并巧妙使用Markdown语法构建内容。

可处理高达512K个token的输入和输出组合长度,有效解决长文本处理中的退化问题。

具备直接HTML转JSON生成功能,根据给定JSON架构提取特定信息,提高数据清理和提取效率。

支持29种语言,包括英语、中文、日语等,适用范围广泛。

在定量和定性基准测试中,表现优于多个更大的模型,参数量却明显更少。

使用教程:

1. 通过Reader API使用:在请求头中指定`x-engine: readerlm-v2`并通过`-H 'Accept: text/event-stream'`启用响应流式传输。

2. 在Google Colab上使用:通过Colab notebook进行HTML转Markdown转换、JSON提取和指令遵循测试。

3. 生产环境使用:在AWS SageMaker、Azure和GCP marketplace上部署使用ReaderLM v2模型。

4. 对于HTML转Markdown转换,使用`create_prompt`辅助函数创建提示,然后调用模型生成结果。

5. 使用JSON Schema进行HTML转JSON提取时,先定义好Schema,再创建提示并调用模型生成JSON格式结果。

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