LlamaIndex LiteParse、grid projectionでPDF table構造を保つparserに

投稿が示したこと

LlamaIndexは、LiteParseをAI agents向けの “open-source, layout-aware PDF parser” と投稿した。tweetは2026-04-22T16:00:35Zに作成され、PDF layoutがなぜagent systemsの難しいinput problemなのかを説明するtechnical write-upへリンクしている。

LlamaIndexアカウントは、retrieval、document processing、LlamaParse、agent infrastructure updatesをよく投稿する。今回のsignalはhosted feature noteではなく、algorithmic choiceとopen-source repositoryが示されている点にある。developersはblack-box parserではなくmethodそのものを確認できる。

grid projectionの意味

blogは実務的な事実から始まる。PDFはreading orderではなく、textとcoordinatesを保存する。naive extractionはitemsをleft-to-right、top-to-bottomで結合するため、columnsを壊し、table cellsを混ぜ、alignment informationを消すことがある。full layout analysisは正確になり得るが、heavy ML modelsや複雑なheuristicsに依存しがちだ。

LiteParseは別の方法を取る。textをmonospace character gridへprojectし、table、column、paragraphをすべて分類しようとせず、spatial relationshipsを残す。write-upは、Y_SORT_TOLERANCEでlineをgroup化し、vertical gapsを検出し、textが繰り返し始まるまたは終わるalignment anchorsを抽出する手順を示す。これによりcolumnsが再構成され、downstream agentsが必要とするvisual meaningが保たれる。

document agentsでは、parser failureがreasoning failureのように見える。systemが値のrow、header、columnを失えば、LLMは自信ありげに誤答する可能性がある。transparent parserは、modelを責める前にdebugできる層を与える。

次に見るべきなのは、LiteParseがDocling、MarkItDown、commercial OCR servicesと、messy invoices、financial tables、scanned formsで比較されるかだ。有用なtestはきれいなPDF一つではなく、何千ものreal documentsでagentsがstable evidenceを引用できるかである。出典: LlamaIndex source tweet · LiteParse technical blog