LiteParse: AIエージェント向け高速オープンソース文書パーサー

LiteParseは、高速なローカル解析と空間テキスト抽出・バウンディングボックスに焦点を当てたオープンソースのドキュメントパーサーです。クラウド依存やGPUを必要とせず、完全にローカルで動作し、数百ページを数秒で処理します。
主な機能
- Apache 2.0ライセンスのオープンソースツール
- 正確なテキスト配置のためのバウンディングボックスを伴う空間テキスト解析
- ローカルまたは最先端のVLM(Vision Language Models)に依存しない
- GPUを必要とせず、あらゆるマシンで動作
- 複数のファイル形式をサポート:PDF、Office文書、画像
- PyPDF、PyMuPDF、MarkItDownなどの類似ツールよりも高い精度
- Claude Code、Cursor、OpenClaw、Windsurfを含む40以上のAIエージェント向けスキルとしてワンラインインストール可能
インストール方法
CLIツールのインストール:
npm i -g @llamaindex/liteparse
使用例:
lit parse document.pdf
lit screenshot document.pdf
macOSおよびLinux(Homebrew経由):
brew tap run-llama/liteparse
brew install llamaindex-liteparse
エージェントスキルのインストール:
npx skills add run-llama/llamaparse-agent-skills --skill liteparse
使用例
基本的な解析:
lit parse document.pdf
lit parse document.pdf --format json -o output.md
lit parse document.pdf --target-pages "1-5,10,15-20"
lit parse document.pdf --no-ocr
バッチ解析:
lit batch-parse ./input-directory ./output-directory
スクリーンショット生成(LLMエージェントに有用):
lit screenshot document.pdf -o ./screenshots
lit screenshot document.pdf --target-pages "1,3,5" -o ./screenshots
lit screenshot document.pdf --dpi 300 -o ./screenshots
lit screenshot document.pdf --target-pages "1-10" -o ./screenshots
ライブラリの使用
依存関係としてインストール:
npm install @llamaindex/liteparse
# または
pnpm add @llamaindex/liteparse
基本的な使用法:
import { LiteParse } from '@llamaindex/liteparse';
const parser = new LiteParse({ ocrEnabled: true });
const result = await parser.parse('document.pdf');
console.log(result.text);
Buffer/Uint8Array入力(ディスクI/Oなし):
import { LiteParse } from '@llamaindex/liteparse';
import { readFile } from 'fs/promises';
const parser = new LiteParse();
const pdfBytes = await readFile('document.pdf');
const result = await parser.parse(pdfBytes);
技術詳細
- 組み込みTesseract.jsを備えた柔軟なOCRシステム(セットアップ不要)
- OCR用HTTPサーバーをサポート(EasyOCR、PaddleOCR、カスタム)
- 標準OCR API仕様
- 複数の出力形式:JSONおよびテキスト
- クラウド依存なしのスタンドアロンバイナリ
- マルチプラットフォームサポート:Linux、macOS(Intel/ARM)、Windows
複雑な表、マルチカラムレイアウト、チャート、手書きテキスト、またはスキャンされたPDFを含む複雑な文書については、開発者は本番ドキュメントパイプライン向けに構築されたクラウドベースのドキュメントパーサーであるLlamaParseを推奨しています。
📖 Read the full source: HN AI Agents
👀 See Also

LORE.md: AI会話から構造化された知識を抽出するためのオープンスタンダード
LORE.mdは、AI会話から構造化された形式で持続的な知識を抽出するためのオープンスタンダードです。決定事項とその根拠、洞察、パターン、未解決の疑問、次のステップを捉え、すべてがセッション間でリンクします。

開発者がAIエージェントのメモリ問題を解決するためにLibraHQアプリを構築
開発者がLibraHQを作成しました。これはチャットボットとコーディングエージェント間の共有メモリレイヤーとして機能する無料のメモアプリです。このアプリはチャットから重要なメモと決定を記録し、将来のセッションのために保存することで、AIエージェントが以前に行った決定を忘れてしまう問題に対処します。

Lightfeed Extractor: LLMを活用した堅牢なWebデータ抽出のためのTypeScriptライブラリ
Lightfeed Extractorは、LLMを使用して生のHTMLから検証済みの構造化データへの完全なパイプラインを処理するTypeScriptライブラリで、HTMLからマークダウンへの変換、Zodスキーマ検証、JSON回復、組み込みのPlaywrightブラウザ自動化などの機能を備えています。

ClaudyBro:Claudeコードワークフロー用のネイティブmacOSターミナル
ClaudyBroは、Claude Codeユーザー向けに特別に構築された3.5MBのネイティブSwiftターミナルアプリで、画像貼り付け、プロセス監視、孤立プロセスのクリーンアップ、スマートMCP管理を備えています。アイドル時は68MB、Claude実行時は82MBのメモリを使用します。