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Readerlm V2
Readerlm V2
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
开发与工具代码助手#语言模型#数据转换#文本处理#多语言支持#高效提取国外精选商用
总访问量： 539,790
占比最多地区： CN(18.57%)
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产品介绍
网站流量
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简介
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。
截图
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。
流量来源
直接访问49.48%外链引荐39.37%邮件0.08%
自然搜索8.96%社交媒体1.83%展示广告0.27%
最新流量情况
月访问量
571.00k
平均访问时长
128.13
每次访问页数
2.90
跳出率
43.57%
总流量趋势图
地理流量分布情况
中国
18.57%
美国
14.14%
印度
8.09%
中国台湾
6.84%
越南
3.95%
地理流量分布全球图
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