LlamaParse
Docparser
LlamaParse
| Launched | 2023-05 |
| Pricing Model | Free Trial |
| Starting Price | |
| Tech used | Google Tag Manager,Next.js,Vercel,Gzip,OpenGraph,Progressive Web App,Webpack,HSTS |
| Tag | Document Management System,Document Automation,Data Extraction |
Docparser
| Launched | 2015-04 |
| Pricing Model | Paid |
| Starting Price | |
| Tech used | WordPress,UIKit,Yoast SEO,Amplitude,Facebook,Font Awesome,Google Analytics,Google Font API,Google Tag Manager,Hotjar,HubSpot Analytics,Linkedin Insight Tag,Segment,jQuery,jQuery Migrate |
| Tag | Data Extraction,Document Automation,Google Sheets |
LlamaParse Rank/Visit
| Global Rank | 83732 |
| Country | United States |
| Month Visit | 530822 |
Top 5 Countries
Traffic Sources
Docparser Rank/Visit
| Global Rank | 222800 |
| Country | United States |
| Month Visit | 119248 |
Top 5 Countries
Traffic Sources
Estimated traffic data from Similarweb
What are some alternatives?
LlamaIndex - LlamaIndex создает интеллектуальных ИИ-агентов на основе ваших корпоративных данных. Расширяйте возможности LLM с помощью передовой RAG, превращая сложные документы в достоверные и действенные выводы.
Parse Extract - Parse Extract: Передовое извлечение данных и ОРС для конвейеров LLM. Превращает сложные документы и веб-данные в чистый текст, готовый для обработки LLM. Экономично и безопасно.
LangExtract - LangExtract: Python-библиотека для верифицируемого извлечения данных из LLM. Преобразуйте неструктурированный текст в точные, подтвержденные источником, структурированные данные, которым вы можете доверять.
Unstract - Unstract: Открытая, бескодовая LLM-платформа для высокоточного извлечения неструктурированных данных. Получайте надежные, проверяемые данные из сложных документов.
MegaParse - MegaParse — это мощный и универсальный парсер, который с легкостью обрабатывает документы различных типов. Независимо от того, работаете ли вы с текстом, PDF-файлами, презентациями Powerpoint или документами Word, MegaParse станет вашим надежным помощником. Ключевая задача — исключить потерю информации в процессе парсинга.