#结构化数据
guardrails
Guardrails是一个Python框架，专为构建可靠的AI应用程序而设计。它提供输入/输出保护功能，通过检测、量化和缓解风险，确保应用程序安全。借助Guardrails Hub，用户可以访问多种预构建验证器，组合多个验证器以创建强大的防护系统。Guardrails还支持从LLM生成结构化数据，适用于专有和开源模型。提供便捷的安装和使用指南，支持自定义验证器的创建和贡献，是AI开发者的理想工具。
firecrawl
Firecrawl提供强大的网页抓取和数据提取功能，可将任何网站内容转换为整洁的Markdown或结构化数据。无需站点地图，支持API服务和本地部署，且拥有广泛的集成选项，包括Python和Node SDK。适用于开发者和企业，帮助用户高效地管理和利用网络数据。
baml
BAML是用于编写和测试LLM函数的领域特定语言。它允许用户定义的LLM函数模板轻松集成到Python、TypeScript等多种语言中，专注于开发工作而非提示设计。BAML在结构化数据获取方面表现出色，支持Ollama、Openai等多种模型。它的特点包括类型验证、实时提示预览、流式处理等，并支持在Boundary Studio进行观察和重放生产请求，是开发者进行LLM函数调用的理想工具。
rellm
ReLLM项目利用正则表达式控制语言模型的输出，可生成特定的语法或语义结构，如日期、数字或完整模板。ReLLM在生成前过滤不匹配的词元，提升生成质量。即使是小型模型，也能在ReLLM的帮助下提高输出质量。该项目适用于需要解析JSON、XML等上下文无关文法的场景。
arbitrary
Arbitrary是Rust生态系统中的一个重要组件，专门用于将非结构化输入转换为结构化数据。这个crate主要配合libFuzzer、cargo-fuzz或AFL等模糊测试工具使用，能够将原始字节缓冲高效转换为类型安全、有效的结构化值。Arbitrary不仅支持自动派生，还允许手动实现，为开发者提供了灵活的结构感知测试用例生成方案。这使得Arbitrary在需要生成大量随机但有效数据的测试场景中表现出色。
any-parser
AnyParser作为一款专业的API工具，可将PDF、图像和图表等非结构化数据精确转换为结构化格式。该工具支持从PDF提取文本及布局，从图像中提取表格数据，并能将结果转换为Markdown格式。AnyParser具有简便的安装过程和API密钥配置，并提供了详尽的使用示例。这使得AI工程师和金融分析师能够高效处理各种复杂的数据提取任务。
omniparse
OmniParse是一个专注于非结构化数据处理的开源平台。该平台能够解析文档、表格、图像、视频、音频和网页等多种格式，将其转化为结构化数据，以便于生成式AI应用使用。OmniParse支持约20种文件类型，具备本地处理能力，无需依赖外部API。这使其适用于多种AI应用场景，包括检索增强生成(RAG)和模型微调等。
EDA-GPT
EDA-GPT是一款开源数据分析工具，支持结构化和非结构化数据处理。该工具可分析CSV、XLSX、SQLite等格式的结构化数据，以及PDF和图像等非结构化数据。EDA-GPT提供直观界面，集成多种LLM模型，具备图表生成、数据清理和多模态搜索功能。它简化了数据分析流程，有助于用户快速探索数据并获取洞察。
schemawriter.ai
schemawriter.ai是一款专业的网页架构和实体优化平台，通过分析竞争对手网站自动生成符合Google标准的优化内容。该平台能够增强网页结构化数据，提升搜索引擎优化效果，从而改善网站在搜索结果中的可见性和排名。schemawriter.ai为网站所有者和营销人员提供了一个高效的SEO优化解决方案。