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ExtractThinker

使用 LLM 从文件和文档中提取数据的库

ExtractThinker提供智能文件数据提取,支持Tesseract OCR、Azure Form Recognizer和AWS TextExtract等多种文档加载器。适用于异步处理、多种格式和ORM风格操作的模块化架构,并与LangChain生态系统兼容。专注于智能文档处理,大幅提升数据提取准确率,适用于发票、驾照等多场景。

LabelLLM - 开源数据标注平台 优化LLM开发流程
GithubLabelLLM人工智能多模态开源开源项目数据标注平台
LabelLLM是一个开源数据标注平台,旨在优化大型语言模型(LLM)开发中的数据标注流程。该平台提供灵活配置、多模态数据支持、全面任务管理和AI辅助标注功能。LabelLLM适合独立开发者和中小型研究团队使用,可显著提高数据标注效率,为LLM训练数据准备提供有力支持。
Extrae El Texto De Imagen - 高效准确的在线图像文字识别转换工具
AI工具OCR技术图像转文本在线工具文字提取文档处理
这是一款专业的在线图像文字提取工具,能快速准确地从多种格式的图像中识别文字,适用于文档、书籍页面和照片等。支持多种图像格式,无需下载软件即可在线使用,操作简便。采用先进OCR技术,确保文字提取精确可靠。适合学生和专业人士使用,可将图像轻松转换为可编辑文本,提高工作效率。工具注重用户隐私和数据安全,提供安全可靠的服务。
langchain-extract - 基于FastAPI、LangChain和Postgresql的web服务器,提供强大的LLM数据提取功能
FastAPIGithubLangChain ExtractWeb服务器大数据处理开源项目提取信息
LangChain Extract: 基于FastAPI、LangChain和Postgresql的web服务器,提供强大的LLM数据提取功能。支持REST API、OpenAPI文档和JSON Schema,允许高效管理数据提取任务。提供示例API供快速测试和实验。
LedgerBox - AI文档处理平台 自动化数据提取与分析
AIAI工具数据提取智能文档处理自动化金融审计
LedgerBox运用人工智能和计算机视觉技术,自动处理银行对账单、发票和收据等多种文档。该平台能从结构化、半结构化和非结构化文档中提取关键数据,显著提升数据录入、财务审计、费用管理和税务准备等流程效率。LedgerBox支持多种文档格式转换,为企业提供全面的智能文档处理方案,助力实现业务流程自动化。
awesome-ocr - 综合OCR工具和技术资源库
GithubOCR图像处理开源项目文本检测文档分析深度学习
该项目整合了OCR领域的多种前沿工具和技术,涵盖图像校正、文本检测、表格识别和手写识别等方面。它提供了从预处理到后处理的完整OCR解决方案,包含大量开源实现和相关研究论文链接。这个资源库对从事文档分析和文本提取的开发者及研究人员具有重要参考价值。
question_extractor - 自动从文本数据中提取问答对的开源项目
GithubOpenAI APIQuestion Extractor大语言模型开源项目文档处理问答对生成
question_extractor是一个开源项目,能够自动从文本数据中提取问答对。它利用ChatGPT处理大量文档,快速生成可用于训练语言模型的数据集。该项目支持并行处理,可以有效处理长文本,适用于各种文档类型。对于需要构建专业领域问答数据集的研究人员和开发者,question_extractor提供了一个高效、自动化的解决方案。
StructiFi - 智能文档数据提取与结构化平台
AIAI工具OCRStructiFi数据提取文档结构化
StructiFi是一个基于AI技术的文档数据提取平台,利用OCR和智能算法从图片、PDF和Word文档中精确提取结构化信息。平台支持将数据转换为JSON、表格等格式,适用于手写表单、收据、发票和展会目录等多种场景。StructiFi通过AI驱动的数据处理流程,为企业和个人用户提供高效的数据数字化、提取和分析解决方案,简化日常工作流程。
Parseur - 智能文档数据提取解决方案
AI工具AI数据提取OCR软件Parseur文档解析自动化数据录入
Parseur是一款智能文档数据提取软件,利用AI技术自动从PDF、邮件等多种格式中识别和提取关键信息。无需复杂设置,即可将结构化数据轻松导出至各类业务系统,大幅提升数据处理效率。适用于金融、物流、人力资源等多个领域的数据提取自动化需求。
deepdoctection - 文档AI:基于深度学习的提取与布局分析工具包
GithubOCRdeepdoctection开源项目文档AI模型深度学习
deepdoctection是一个Python库,通过深度学习模型实现文档提取和布局分析,支持对象检测、OCR和文本挖掘。此集成框架结合Tensorflow或PyTorch等库,适用于PDF或扫描图片文档处理,支持文档布局分析、表格识别和文本分类等任务,致力于解决实际应用问题,是文档处理领域开发者的理想选择。
Recognizers-Text - 微软开源的多语言实体识别与解析库
GithubMicrosoft Recognizers TextNLP多语言支持实体识别开源项目
Recognizers-Text是微软开发的开源工具库,专门用于多语言环境下的实体识别和解析。它支持识别数字、单位、日期和时间等实体,适用于中文、英文等多种语言。该库为LUIS等微软平台提供底层支持,同时提供C#、JavaScript等多种编程语言的独立包。目前该项目正在不断扩展对更多语言的支持。
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