Nel contesto dell’intelligenza artificiale generativa, la qualità delle risposte non dipende solo dal modello linguistico. Dipende, prima ancora, dalla qualità dei dati che il modello riceve. È in questo spazio, spesso sottovalutato, che si colloca LlamaParse : uno strumento progettato per trasformare documenti complessi in informazioni realmente utilizzabili dai sistemi di Retrieval-Augmented Generation . LlamaParse è il parser nativo di LlamaCloud , una piattaforma che integra parsing, indicizzazione e recupero semantico. La sua funzione non è semplicemente “leggere” un file, ma comprenderne la struttura logica. Questo è il punto di discontinuità rispetto ai tradizionali strumenti OCR o alle conversioni PDF-to-text , che estraggono testo ma perdono contesto, gerarchia e relazioni interne. Un documento, per un modello linguistico, non è utile se non conserva ordine, sezioni, tabelle e riferimenti. LlamaParse nasce per risolvere questo problema. Dal documento grezzo al contes...
L’estrazione ingenua dei PDF legali produce dati formalmente corretti ma semanticamente inutilizzabili, e rende necessario un livello di parsing strutturale prima del chunking . Il problema non nasce dal modello linguistico, né dal database vettoriale. Nasce prima, molto prima, nel punto in cui un testo giuridico viene trasformato in testo “leggibile dalla macchina”. Nel caso dei manuali e dei codici giuridici in PDF, questa trasformazione è tutt’altro che neutra. I documenti normativi sono progettati per la lettura umana. Usano colonne multiple, note marginali, rinvii incrociati, intestazioni ripetute, impaginazioni gerarchiche. Un PDF a due colonne , per un lettore umano, è ovvio: prima si legge la colonna sinistra, poi la destra. Per un parser tradizionale, invece, non esiste alcuna “colonna”: esiste solo una sequenza di coordinate e glifi. Il risultato è un testo linearizzato riga per riga. Non per concetto, ma per posizione. Articoli diversi finiscono mescolati. Commi lontani d...