使用场景

开发者使用ReaderLM v2将收集到的网页新闻转换为Markdown格式，便于在技术博客中分享。

企业数据分析师利用其HTML转JSON功能，从网页中提取产品信息，用于市场分析报告。

研究人员通过该模型从学术网站提取论文信息，以JSON格式存储，方便后续研究数据整理。

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。