[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-run-llama--llama_cloud_services":3,"tool-run-llama--llama_cloud_services":64},[4,23,32,40,48,56],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":22},2268,"ML-For-Beginners","microsoft\u002FML-For-Beginners","ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程，旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周，包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验，内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程，有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。\n\n无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员，还是对人工智能充满好奇的普通爱好者，都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解，还强调动手实践，让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持，通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本，极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外，项目采用开源协作模式，社区活跃且内容持续更新，确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路，ML-For-Beginners 将是理想的起点。",84991,2,"2026-04-05T10:45:23",[13,14,15,16,17,18,19,20,21],"图像","数据工具","视频","插件","Agent","其他","语言模型","开发框架","音频","ready",{"id":24,"name":25,"github_repo":26,"description_zh":27,"stars":28,"difficulty_score":29,"last_commit_at":30,"category_tags":31,"status":22},2234,"scikit-learn","scikit-learn\u002Fscikit-learn","scikit-learn 是一个基于 Python 构建的开源机器学习库，依托于 SciPy、NumPy 等科学计算生态，旨在让机器学习变得简单高效。它提供了一套统一且简洁的接口，涵盖了从数据预处理、特征工程到模型训练、评估及选择的全流程工具，内置了包括线性回归、支持向量机、随机森林、聚类等在内的丰富经典算法。\n\n对于希望快速验证想法或构建原型的数据科学家、研究人员以及 Python 开发者而言，scikit-learn 是不可或缺的基础设施。它有效解决了机器学习入门门槛高、算法实现复杂以及不同模型间调用方式不统一的痛点，让用户无需重复造轮子，只需几行代码即可调用成熟的算法解决分类、回归、聚类等实际问题。\n\n其核心技术亮点在于高度一致的 API 设计风格，所有估算器（Estimator）均遵循相同的调用逻辑，极大地降低了学习成本并提升了代码的可读性与可维护性。此外，它还提供了强大的模型选择与评估工具，如交叉验证和网格搜索，帮助用户系统地优化模型性能。作为一个由全球志愿者共同维护的成熟项目，scikit-learn 以其稳定性、详尽的文档和活跃的社区支持，成为连接理论学习与工业级应用的最",65628,1,"2026-04-05T10:10:46",[20,18,14],{"id":33,"name":34,"github_repo":35,"description_zh":36,"stars":37,"difficulty_score":10,"last_commit_at":38,"category_tags":39,"status":22},3364,"keras","keras-team\u002Fkeras","Keras 是一个专为人类设计的深度学习框架，旨在让构建和训练神经网络变得简单直观。它解决了开发者在不同深度学习后端之间切换困难、模型开发效率低以及难以兼顾调试便捷性与运行性能的痛点。\n\n无论是刚入门的学生、专注算法的研究人员，还是需要快速落地产品的工程师，都能通过 Keras 轻松上手。它支持计算机视觉、自然语言处理、音频分析及时间序列预测等多种任务。\n\nKeras 3 的核心亮点在于其独特的“多后端”架构。用户只需编写一套代码，即可灵活选择 TensorFlow、JAX、PyTorch 或 OpenVINO 作为底层运行引擎。这一特性不仅保留了 Keras 一贯的高层易用性，还允许开发者根据需求自由选择：利用 JAX 或 PyTorch 的即时执行模式进行高效调试，或切换至速度最快的后端以获得最高 350% 的性能提升。此外，Keras 具备强大的扩展能力，能无缝从本地笔记本电脑扩展至大规模 GPU 或 TPU 集群，是连接原型开发与生产部署的理想桥梁。",63927,"2026-04-04T15:24:37",[20,14,18],{"id":41,"name":42,"github_repo":43,"description_zh":44,"stars":45,"difficulty_score":10,"last_commit_at":46,"category_tags":47,"status":22},2403,"crawl4ai","unclecode\u002Fcrawl4ai","Crawl4AI 是一款专为大语言模型（LLM）设计的开源网络爬虫与数据提取工具。它的核心使命是将纷繁复杂的网页内容转化为干净、结构化的 Markdown 格式，直接服务于检索增强生成（RAG）、智能体构建及各类数据管道，让 AI 能更轻松地“读懂”互联网。\n\n传统爬虫往往面临反爬机制拦截、动态内容加载困难以及输出格式杂乱等痛点，导致后续数据处理成本高昂。Crawl4AI 通过内置自动化的三级反机器人检测、代理升级策略以及对 Shadow DOM 的深度支持，有效突破了这些障碍。它能智能移除同意弹窗，处理深层链接，并具备长任务崩溃恢复能力，确保数据采集的稳定与高效。\n\n这款工具特别适合开发者、AI 研究人员及数据工程师使用。无论是需要为本地模型构建知识库，还是搭建大规模自动化信息采集流程，Crawl4AI 都提供了极高的可控性与灵活性。作为 GitHub 上备受瞩目的开源项目，它完全免费开放，无需繁琐的注册或昂贵的 API 费用，让用户能够专注于数据价值本身而非采集难题。",63242,"2026-04-02T22:29:19",[14,17],{"id":49,"name":50,"github_repo":51,"description_zh":52,"stars":53,"difficulty_score":10,"last_commit_at":54,"category_tags":55,"status":22},193,"meilisearch","meilisearch\u002Fmeilisearch","Meilisearch 是一个开源的极速搜索服务，专为现代应用和网站打造，开箱即用。它能帮助开发者快速集成高质量的搜索功能，无需复杂的配置或额外的数据预处理。传统搜索方案往往需要大量调优才能实现准确结果，而 Meilisearch 内置了拼写容错、同义词识别、即时响应等实用特性，并支持 AI 驱动的混合搜索（结合关键词与语义理解），显著提升用户查找信息的体验。\n\nMeilisearch 特别适合 Web 开发者、产品团队或初创公司使用，尤其适用于需要快速上线搜索功能的场景，如电商网站、内容平台或 SaaS 应用。它提供简洁的 RESTful API 和多种语言 SDK，部署简单，资源占用低，本地开发或生产环境均可轻松运行。对于希望在不依赖大型云服务的前提下，为用户提供流畅、智能搜索体验的团队来说，Meilisearch 是一个高效且友好的选择。",56972,"2026-04-05T22:34:33",[13,17,14,20,16,18],{"id":57,"name":58,"github_repo":59,"description_zh":60,"stars":61,"difficulty_score":10,"last_commit_at":62,"category_tags":63,"status":22},223,"Made-With-ML","GokuMohandas\u002FMade-With-ML","Made-With-ML 是一个面向实战的开源项目，旨在帮助开发者系统掌握从设计、开发到部署和迭代生产级机器学习应用的完整流程。它解决了许多人在学习机器学习时“会训练模型但不会上线”的痛点，强调将软件工程最佳实践与 ML 技术结合，构建可靠、可维护的端到端系统。\n\n该项目特别适合三类人群：一是希望将模型真正落地的开发者（包括软件工程师、数据科学家）；二是刚毕业、想补齐工业界所需技能的学生；三是需要理解技术边界以更好推动产品的技术管理者或产品经理。\n\nMade-With-ML 的亮点在于注重第一性原理讲解，避免盲目调包；同时覆盖 MLOps 关键环节（如实验跟踪、模型测试、服务部署、CI\u002FCD 等），并支持在 Python 生态内平滑扩展训练与推理任务，无需切换语言或复杂基础设施。课程内容结构清晰，配有详细代码示例和视频导览，兼顾理论深度与工程实用性。",47120,"2026-04-05T22:16:18",[19,18,14,16,20],{"id":65,"github_repo":66,"name":67,"description_en":68,"description_zh":69,"ai_summary_zh":70,"readme_en":71,"readme_zh":72,"quickstart_zh":73,"use_case_zh":74,"hero_image_url":75,"owner_login":76,"owner_name":77,"owner_avatar_url":78,"owner_bio":79,"owner_company":80,"owner_location":80,"owner_email":80,"owner_twitter":81,"owner_website":82,"owner_url":83,"languages":84,"stars":104,"forks":105,"last_commit_at":106,"license":107,"difficulty_score":29,"env_os":79,"env_gpu":108,"env_ram":108,"env_deps":109,"category_tags":112,"github_topics":113,"view_count":10,"oss_zip_url":80,"oss_zip_packed_at":80,"status":22,"created_at":130,"updated_at":131,"faqs":132,"releases":173},3464,"run-llama\u002Fllama_cloud_services","llama_cloud_services","Knowledge Agents and Management in the Cloud","llama_cloud_services 是 LlamaIndex 生态中用于在云端构建和管理知识智能体（Knowledge Agents）的工具集。它主要解决了开发者在将本地大模型应用迁移至云端时，面临的数据索引、检索增强生成（RAG）流程编排以及智能体状态管理等复杂工程问题，让用户无需从零搭建基础设施即可快速实现基于私有数据的高质量问答系统。\n\n该工具特别适合正在开发企业级 AI 应用的后端工程师、全栈开发者以及希望验证云端 RAG 架构的研究人员。其核心亮点在于提供了高度封装的云服务接口，能够无缝对接 LlamaIndex 框架，简化了从数据上传、向量化处理到智能体部署的全链路操作。\n\n需要特别注意的是，llama_cloud_services 目前已进入弃用维护阶段，官方计划支持至 2026 年 5 月 1 日。团队强烈建议新用户直接迁移至性能更优、功能更全的新一代替代品：Python 用户可使用 `llama-cloud` 包，TypeScript 用户则推荐使用 `@llamaindex\u002Fllama-cloud`。新项目应优先采用这些活跃维护的版本，以获得更好的技术支持和持","llama_cloud_services 是 LlamaIndex 生态中用于在云端构建和管理知识智能体（Knowledge Agents）的工具集。它主要解决了开发者在将本地大模型应用迁移至云端时，面临的数据索引、检索增强生成（RAG）流程编排以及智能体状态管理等复杂工程问题，让用户无需从零搭建基础设施即可快速实现基于私有数据的高质量问答系统。\n\n该工具特别适合正在开发企业级 AI 应用的后端工程师、全栈开发者以及希望验证云端 RAG 架构的研究人员。其核心亮点在于提供了高度封装的云服务接口，能够无缝对接 LlamaIndex 框架，简化了从数据上传、向量化处理到智能体部署的全链路操作。\n\n需要特别注意的是，llama_cloud_services 目前已进入弃用维护阶段，官方计划支持至 2026 年 5 月 1 日。团队强烈建议新用户直接迁移至性能更优、功能更全的新一代替代品：Python 用户可使用 `llama-cloud` 包，TypeScript 用户则推荐使用 `@llamaindex\u002Fllama-cloud`。新项目应优先采用这些活跃维护的版本，以获得更好的技术支持和持续的功能迭代。","[![PyPI - Downloads](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fpypi\u002Fdm\u002Fllama-cloud-services)](https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fllama-cloud-services\u002F)\n[![GitHub contributors](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fcontributors\u002Frun-llama\u002Fllama_cloud_services)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Frun-llama\u002Fllama_cloud_services\u002Fgraphs\u002Fcontributors)\n[![Discord](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fdiscord\u002F1059199217496772688)](https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002FdGcwcsnxhU)\n\n# Llama Cloud Services\n\n> **⚠️ DEPRECATION NOTICE**\n>\n> This repository and its packages are deprecated and will be maintained until **May 1, 2026**.\n>\n> **Please migrate to the new packages:**\n> - **Python**: `pip install llama-cloud>=1.0` ([GitHub](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Frun-llama\u002Fllama-cloud-py))\n> - **TypeScript**: `npm install @llamaindex\u002Fllama-cloud` ([GitHub](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Frun-llama\u002Fllama-cloud-ts))\n>\n> The new packages provide the same functionality with improved performance, better support, and active development.\n","[![PyPI - 下载量](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fpypi\u002Fdm\u002Fllama-cloud-services)](https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fllama-cloud-services\u002F)\n[![GitHub 贡献者](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fcontributors\u002Frun-llama\u002Fllama_cloud_services)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Frun-llama\u002Fllama_cloud_services\u002Fgraphs\u002Fcontributors)\n[![Discord](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fdiscord\u002F1059199217496772688)](https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002FdGcwcsnxhU)\n\n# Llama 云服务\n\n> **⚠️ 已弃用通知**\n>\n> 本仓库及其相关包已弃用，将持续维护至 **2026年5月1日**。\n>\n> **请迁移到新包：**\n> - **Python**: `pip install llama-cloud>=1.0` ([GitHub](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Frun-llama\u002Fllama-cloud-py))\n> - **TypeScript**: `npm install @llamaindex\u002Fllama-cloud` ([GitHub](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Frun-llama\u002Fllama-cloud-ts))\n>\n> 新包提供相同的功能，同时具备更优的性能、更好的支持以及持续的开发更新。","# Llama Cloud Services 快速上手指南\n\n> **⚠️ 重要弃用通知**\n>\n> 本仓库及其软件包已标记为**弃用**，维护将持续至 **2026 年 5 月 1 日**。\n>\n> **强烈建议开发者迁移至新版软件包**，以获得更好的性能、支持及持续开发：\n> - **Python**: `pip install llama-cloud>=1.0`\n> - **TypeScript**: `npm install @llamaindex\u002Fllama-cloud`\n>\n> 以下指南仅用于现有项目的临时参考或迁移过渡。\n\n## 环境准备\n\n在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：\n\n- **操作系统**：Linux, macOS, 或 Windows\n- **Python 版本**：Python 3.8 或更高版本\n- **前置依赖**：\n  - `pip` (Python 包管理工具)\n  - LlamaCloud API Key (需在 LlamaCloud 控制台获取)\n\n## 安装步骤\n\n由于该库已弃用，建议优先安装其继任者 `llama-cloud`。如果您必须使用旧版 `llama-cloud-services`，请参考以下命令。\n\n### 方案 A：安装新版推荐包（强烈推荐）\n\n```bash\npip install llama-cloud>=1.0\n```\n\n*国内加速建议：*\n```bash\npip install llama-cloud>=1.0 -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple\n```\n\n### 方案 B：安装旧版弃用包（仅限过渡）\n\n```bash\npip install llama-cloud-services\n```\n\n*国内加速建议：*\n```bash\npip install llama-cloud-services -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple\n```\n\n## 基本使用\n\n以下是最简单的 Python 使用示例，展示如何初始化客户端并调用服务。请注意，新版包的导入路径和类名可能有所不同，迁移时请查阅新版文档。\n\n```python\nimport os\nfrom llama_cloud_services import LlamaCloudClient\n\n# 设置 API Key\nos.environ[\"LLAMA_CLOUD_API_KEY\"] = \"your_api_key_here\"\n\n# 初始化客户端\nclient = LlamaCloudClient()\n\n# 示例：列出可用的索引 (具体方法视实际业务逻辑而定)\n# 注意：旧版接口在新版中可能已变更，请以新版文档为准\ntry:\n    projects = client.projects.list()\n    print(f\"Found projects: {projects}\")\nexcept Exception as e:\n    print(f\"Error: {e}\")\n```\n\n**迁移提示**：若使用新版 `llama-cloud`，导入方式通常变更为：\n```python\nfrom llama_cloud import LlamaCloudClient\n# 其余逻辑类似，但性能和稳定性更佳\n```","某中型电商公司的数据团队正试图构建一个智能客服系统，需要让 AI 基于数千份实时更新的产品手册和售后政策文档回答用户提问。\n\n### 没有 llama_cloud_services 时\n- 开发人员需手动编写复杂的脚本将非结构化文档切片、清洗并上传至向量数据库，每次文档更新都要重新跑全套流程，耗时且易出错。\n- 本地部署的检索增强生成（RAG）管道难以应对高并发请求，用户在促销高峰期查询时经常遇到响应超时或答案不准确的情况。\n- 缺乏统一的管理界面，团队无法直观监控哪些文档已被索引、哪些查询失败了，排查问题如同“盲人摸象”。\n- 不同微服务间共享知识库状态困难，导致测试环境与生产环境的数据不一致，引发线上客诉。\n\n### 使用 llama_cloud_services 后\n- 利用其内置的云原生知识代理功能，只需几行代码即可自动完成文档的解析、分块与云端索引，文档更新可实现秒级同步。\n- 依托云端弹性算力，系统轻松承载大促期间的流量洪峰，确保用户查询毫秒级响应且答案始终基于最新政策。\n- 通过可视化的管理控制台，团队能实时追踪文档处理状态和查询日志，快速定位并修复异常环节。\n- 所有服务通过统一的云 API 接入，保证了开发、测试及生产环境的知识库状态严格一致，大幅降低运维成本。\n\nllama_cloud_services 将繁琐的底层知识管理基础设施转化为即插即用的云服务，让团队能专注于提升业务逻辑而非维护管道。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Frun-llama_llama_cloud_services_8d0c90b9.png","run-llama","LlamaIndex","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Frun-llama_725504c7.png","",null,"llama_index","https:\u002F\u002Fllamaindex.ai","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Frun-llama",[85,89,93,97,101],{"name":86,"color":87,"percentage":88},"TypeScript","#3178c6",72,{"name":90,"color":91,"percentage":92},"Python","#3572A5",27,{"name":94,"color":95,"percentage":96},"HTML","#e34c26",0.9,{"name":98,"color":99,"percentage":100},"Makefile","#427819",0,{"name":102,"color":103,"percentage":100},"JavaScript","#f1e05a",4250,474,"2026-04-02T10:47:18","MIT","未说明",{"notes":110,"python":108,"dependencies":111},"该仓库及包已弃用，维护截止至 2026 年 5 月 1 日。请迁移至新包：Python 用户请使用 'llama-cloud>=1.0'，TypeScript 用户请使用 '@llamaindex\u002Fllama-cloud'。新包提供相同功能，并具有更好的性能和支持。",[],[14],[114,115,116,117,118,119,120,121,122,123,124,125,126,127,128,129],"document","parsing","pdf","pdf-document-processor","pptx","structured-data","document-parser","document-parsing","docx-to-markdown","pdf-to-excel","pdf-to-json","pdf-to-text","ppt-to-json","tables","ppt-to-markdown","pdf-to-markdown","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-06T08:40:43.558064",[133,138,143,148,153,158,163,168],{"id":134,"question_zh":135,"answer_zh":136,"source_url":137},15891,"解析 PDF 时遇到\"Internal Server Error\"或随机字符错误怎么办？","这通常是服务端临时故障。\n1. 如果在 Playground 和 API 中都出现此问题，且几小时前还正常，说明是服务端波动。\n2. 错误表现为返回随机字符或内部服务器错误。\n3. 建议等待一段时间后重试，或检查官方状态页面是否有服务中断公告。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Frun-llama\u002Fllama_cloud_services\u002Fissues\u002F30",{"id":139,"question_zh":140,"answer_zh":141,"source_url":142},15884,"为什么解析 PDF 文件需要很长时间甚至超时（例如 30 分钟）？","这通常发生在处理包含大量图片的大型 PDF 文件时。虽然部分问题已通过修复解决，但如果遇到随机失败或长时间等待：\n1. 确认是否为包含大量图像的扫描版 PDF。\n2. 该问题有时是随机的，同一文件可能有时成功有时失败。\n3. 对于仅 50 页的 PDF 如果需要 15-20 分钟，可能是服务器端负载或特定文件复杂度导致，建议重试或联系支持。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Frun-llama\u002Fllama_cloud_services\u002Fissues\u002F175",{"id":144,"question_zh":145,"answer_zh":146,"source_url":147},15885,"LlamaParse 无法解析扫描版 PDF（返回\"NO CONTENT HERE\"或 0 条记录）怎么办？","这是一个已知问题，用户报告扫描版 PDF 经常返回“无内容”或 0 条记录。目前社区仍在反馈此问题，如果您遇到此情况：\n1. 确认文件确实是扫描版（图像型）PDF。\n2. 该问题可能处于修复过程中，建议关注官方更新。\n3. 尝试在 Playground 测试相同文件以确认是否为 API 问题。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Frun-llama\u002Fllama_cloud_services\u002Fissues\u002F151",{"id":149,"question_zh":150,"answer_zh":151,"source_url":152},15886,"如何在解析结果中获取页码信息？","可以通过以下方式获取页码：\n1. 将结果类型设置为 JSON (`result_type=\"json\"`)。\n2. 使用 API 端点 `GET https:\u002F\u002Fapi.cloud.llamaindex.ai\u002Fapi\u002Fparsing\u002Fjob\u002F\u003CjobId>\u002Fresult\u002Fjson` 获取包含页码的 JSON 数据。\n3. 在 Python 中使用：\n   ```python\n   const reader = new LlamaParseReader({ resultType: \"json\" });\n   const json = await reader.loadJson(path);\n   ```\n4. 也可以在解析选项中配置 `{pageNumber}` 作为页面分隔符或前后缀。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Frun-llama\u002Fllama_cloud_services\u002Fissues\u002F57",{"id":154,"question_zh":155,"answer_zh":156,"source_url":157},15887,"如何从 PDF 中提取单独的图像而不是整页截图？","默认情况下可能会返回整页图像。要提取具体图像并获取描述：\n1. 使用 `result_type=\"markdown\"` 模式，图像通常会有描述性文本。\n2. 使用 `get_json_result()` 获取 JSON 对象，检查其中的 image 对象部分。\n3. 参考以下代码示例提取文本节点和图像：\n   ```python\n   parser = LlamaParse(api_key=KEY, result_type=\"markdown\")\n   json_objs = parser.get_json_result(FILE_NAME)\n   json_list = json_objs[0][\"pages\"]\n   # 遍历 json_list 处理每一页的文本和图像元数据\n   ```\n4. 结合多模态 LLM 可以进一步解释提取的图像内容。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Frun-llama\u002Fllama_cloud_services\u002Fissues\u002F317",{"id":159,"question_zh":160,"answer_zh":161,"source_url":162},15888,"遇到\"Invalid authentication token\"错误，即使使用了新生成的 API Key 怎么办？","此错误通常由以下原因引起：\n1. **密钥类型错误**：确保使用的是 **Llama Cloud API Key**，而不是 OpenAI API Key。可以在 https:\u002F\u002Fcloud.llamaindex.ai\u002F 获取正确的密钥。\n2. **区域设置问题**：如果您使用的是 LlamaCloud (EU) 区域，可能需要更改配置以匹配对应的服务端点。\n3. 检查代码中 `api_key` 参数是否正确加载了环境变量。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Frun-llama\u002Fllama_cloud_services\u002Fissues\u002F71",{"id":164,"question_zh":165,"answer_zh":166,"source_url":167},15889,"使用 `result_type=\"json\"` 时报错或返回空列表，但 `markdown` 模式正常，如何解决？","这是库中已知的类型处理问题。解决方案如下：\n1. 不要直接在 `load_data` 中依赖返回结果，而是使用专门的方法获取 JSON。\n2. 正确用法示例：\n   ```python\n   json_objs = parser.get_json_result(file_path)\n   json_list = json_objs[0][\"pages\"]\n   ```\n3. 参考官方示例笔记本：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Frun-llama\u002Fllama_parse\u002Fblob\u002Fmain\u002Fexamples\u002Fdemo_json.ipynb\n4. 维护者已表示会修补库中的类型问题。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Frun-llama\u002Fllama_cloud_services\u002Fissues\u002F383",{"id":169,"question_zh":170,"answer_zh":171,"source_url":172},15890,"为什么同一个 PDF 文件第一次解析成功，第二次解析却报错\"Result not found\"？","这是因为解析任务（Job）的结果是有时效性的或者是一次性的。\n1. 第一次解析会创建一个 Job ID 并生成结果。\n2. 第二次尝试复用相同的 Job ID 或文件路径时，如果之前的结果已被清理或状态已过期，就会报\"Result not found\"。\n3. 解决方法：每次需要解析时，应重新上传文件或发起新的解析请求，生成新的 Job ID，而不是依赖旧的 Job ID。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Frun-llama\u002Fllama_cloud_services\u002Fissues\u002F305",[174,179,184,189,194,199,203,208,213,218,223,228,233,238,243,248,253,258,262,267],{"id":175,"version":176,"summary_zh":177,"released_at":178},90603,"llama-cloud-services-py@0.6.94","### 补丁变更\n\n-   232c55b：在提取输入中包含 xlsx 文件\n","2026-02-13T23:29:48",{"id":180,"version":181,"summary_zh":182,"released_at":183},90604,"llama_parse@0.6.94","### 补丁变更\n\n-   232c55b：在提取输入中包含 xlsx 文件\n-   更新依赖项 [232c55b]\n    -   llama-cloud-services-py@0.6.94\n","2026-02-13T23:29:45",{"id":185,"version":186,"summary_zh":187,"released_at":188},90605,"llama_parse@0.6.93","### 补丁变更\n\n-   da1916c：添加更多警告\n-   更新依赖项 [da1916c]\n    -   llama-cloud-services-py@0.6.93\n","2026-02-11T21:19:25",{"id":190,"version":191,"summary_zh":192,"released_at":193},90606,"llama-cloud-services-py@0.6.93","### 补丁变更\n\n-   da1916c：添加更多警告\n","2026-02-11T21:19:23",{"id":195,"version":196,"summary_zh":197,"released_at":198},90607,"llama-cloud-services-py@0.6.92","### 补丁变更\n\n-   2358df1：添加弃用提示\n","2026-02-02T17:47:47",{"id":200,"version":201,"summary_zh":197,"released_at":202},90608,"llama-cloud-services@0.5.4","2026-02-02T17:47:44",{"id":204,"version":205,"summary_zh":206,"released_at":207},90609,"llama_parse@0.6.92","### 补丁变更\n\n-   更新了依赖项 [2358df1]\n    -   llama-cloud-services-py@0.6.92\n","2026-02-02T17:47:42",{"id":209,"version":210,"summary_zh":211,"released_at":212},90610,"llama-cloud-services-py@0.6.91","### 补丁变更\n\n-   07ec282：提升 Python 包的补丁版本\n-   3040951：在 ExtractedData 的无效提取错误中使用错误描述\n","2026-01-21T20:45:19",{"id":214,"version":215,"summary_zh":216,"released_at":217},90611,"llama_parse@0.6.91","### 补丁变更\n\n-   07ec282：提升 Python 包的补丁版本\n-   更新依赖项 [07ec282]\n-   更新依赖项 [3040951]\n    -   llama-cloud-services-py@0.6.91\n","2026-01-21T20:45:16",{"id":219,"version":220,"summary_zh":221,"released_at":222},90612,"llama-cloud-services-py@0.6.90","### 补丁变更\n\n-   19cbb25：移除扩展名过滤器\n","2026-01-14T18:15:41",{"id":224,"version":225,"summary_zh":226,"released_at":227},90613,"llama_parse@0.6.90","### Patch Changes\n\n-   19cbb25: Remove extension filter\n-   Updated dependencies [19cbb25]\n    -   llama-cloud-services-py@0.6.90\n","2026-01-14T18:15:38",{"id":229,"version":230,"summary_zh":231,"released_at":232},90614,"llama-cloud-services@0.5.3","### Patch Changes\n\n-   d7864af: bugfixes in retry logic for LlamaExtract and LlamaClassify\n","2026-01-12T18:38:01",{"id":234,"version":235,"summary_zh":236,"released_at":237},90615,"llama-cloud-services@0.5.2","### Patch Changes\n\n-   997bcc8: Add types for bounding boxes\n","2026-01-10T01:29:48",{"id":239,"version":240,"summary_zh":241,"released_at":242},90616,"llama_parse@0.6.89","### Patch Changes\n\n-   Updated dependencies [b9b83c9]\n    -   llama-cloud-services-py@0.6.89\n","2026-01-09T23:57:27",{"id":244,"version":245,"summary_zh":246,"released_at":247},90617,"llama-cloud-services-py@0.6.89","### Patch Changes\n\n-   b9b83c9: Parse bounding boxes from extract jobs results in agent data\n","2026-01-09T23:57:24",{"id":249,"version":250,"summary_zh":251,"released_at":252},90618,"llama-cloud-services@0.5.1","### Patch Changes\n\n-   d5b18a0: Fix publishing\n","2025-12-10T17:54:19",{"id":254,"version":255,"summary_zh":256,"released_at":257},90619,"llama-cloud-services-py@0.6.88","### Patch Changes\n\n-   71db318: Add tier and version\n","2025-12-05T02:44:36",{"id":259,"version":260,"summary_zh":256,"released_at":261},90620,"llama-cloud-services@0.4.3","2025-12-05T02:44:33",{"id":263,"version":264,"summary_zh":265,"released_at":266},90621,"llama_parse@0.6.88","### Patch Changes\n\n-   Updated dependencies [71db318]\n    -   llama-cloud-services-py@0.6.88\n","2025-12-05T02:44:30",{"id":268,"version":269,"summary_zh":270,"released_at":271},90622,"llama_parse@0.6.87","### Patch Changes\n\n-   Updated dependencies [06c3c55]\n    -   llama-cloud-services-py@0.6.87\n","2025-12-03T20:53:02"]