需求人群:
"目标受众为需要处理和分析大量文档数据的企业用户和开发者,特别是那些寻求高性能、低内存占用和多语言支持的数据提取解决方案的用户。Extractous的高性能和易用性使其成为数据科学家、分析师和开发人员的理想选择。"
使用场景示例:
企业使用Extractous从客户提交的PDF和Word文档中提取关键信息,以自动化数据录入和分析流程。
数据科学家使用Extractous处理大量的非结构化文本数据,以进行机器学习模型训练。
开发者将Extractous集成到他们的应用程序中,提供文档内容提取和OCR功能,增强用户体验。
产品特色:
高性能非结构化数据提取,优化速度和低内存使用
清晰简单的API,用于提取文本和元数据内容
自动识别文档类型并相应提取内容
支持多种文件格式,包括PDF、Word、Excel、HTML等
通过tesseract-ocr技术提取图像和扫描文档中的文本
核心引擎用Rust编写,提供Python绑定,未来将支持JavaScript/TypeScript
详细的文档和示例,帮助用户快速高效地开始使用
免费商用,遵循Apache 2.0许可
使用教程:
1. 安装Extractous库,可以通过pip安装Python绑定:pip install extractous
2. 导入Extractor类:from extractous import Extractor
3. 创建Extractor实例,并设置需要的配置,例如OCR语言:extractor = Extractor().set_ocr_config(TesseractOcrConfig().set_language('eng'))
4. 使用Extractor提取文件内容:result, metadata = extractor.extract_file_to_string('example.pdf')
5. 打印或处理提取结果:print(result)
6. 查看提取的元数据:print(metadata)
7. 对于需要OCR的文档,确保已安装Tesseract-OCR,并配置正确的语言包。
浏览量:19
最新流量情况
月访问量
5.16m
平均访问时长
00:06:42
每次访问页数
5.81
跳出率
37.20%
流量来源
直接访问
52.27%
自然搜索
32.92%
邮件
0.05%
外链引荐
12.52%
社交媒体
2.15%
展示广告
0
截止目前所有流量趋势图
地理流量分布情况
中国
11.99%
德国
3.63%
印度
9.20%
俄罗斯
5.25%
美国
19.02%
快速高效的非结构化数据提取工具
Extractous是一个用Rust编写的非结构化数据提取工具,提供多语言绑定。它专注于从各种文件类型(如PDF、Word、HTML等)中提取内容和元数据,并且性能优异,内存占用低。Extractous通过原生代码执行实现快速处理速度和低内存使用,支持多种文件格式,并集成了Apache Tika和tesseract-ocr技术,使其能够处理广泛的文件类型并进行OCR识别。该工具的开源性质和Apache 2.0许可使其可以免费用于商业用途,适合需要处理大量文档数据的企业和开发者。
低代码生成AI应用程序的生成性AI RAG工具包。
create-tsi是一个生成性AI RAG(Retrieval-Augmented Generation)工具包,用于低代码生成AI应用程序。它利用LlamaIndex和T-Systems在Open Telekom Cloud上托管的大型语言模型(LLMs),简化了AI应用程序的创建过程,使其变得快捷、灵活。用户可以使用create-tsi生成聊天机器人、编写代理并针对特定用例进行定制。
高精度将图片或PDF转换为Markdown文本或JSON结构化文档的API
pdf-extract-api是一个使用现代OCR技术和Ollama支持的模型将任何文档或图片转换为结构化的JSON或Markdown文本的API。它使用FastAPI构建,并使用Celery进行异步任务处理,Redis用于缓存OCR结果。该API无需云或外部依赖,所有处理都在本地开发或服务器环境中完成,确保数据安全。它支持PDF到Markdown的高精度转换,包括表格数据、数字或数学公式,并且可以使用Ollama支持的模型进行PDF到JSON的转换。此外,该API还支持LLM改进OCR结果,去除PDF中的个人身份信息(PII),以及分布式队列处理和缓存。
革命性的检索增强生成系统技术集合。
RAG_Techniques 是一个专注于检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)系统的技术集合,旨在提升系统的准确性、效率和上下文丰富性。它提供了一个前沿技术的中心,通过社区贡献和协作环境,推动RAG技术的发展和创新。
Sidecar是Aide编辑器的AI大脑,与编辑器协同工作。
Sidecar是为Aide编辑器设计的人工智能插件,它在本地机器上与编辑器一起工作,负责创建提示、与大型语言模型(LLM)通信以及处理它们之间的所有交互。Sidecar的主要优点包括提高编程效率、智能代码补全和集成化的AI辅助开发。它基于Rust语言开发,确保了性能和安全性。Sidecar适用于需要在本地机器上进行高效编程和代码管理的开发者。
A tool for integrating private data with AI large language models.
Dabarqus是一个Retrieval Augmented Generation(RAG)框架,它允许用户将私有数据实时提供给大型语言模型(LLM)。这个工具通过提供REST API、SDKs和CLI工具,使得用户能够轻松地将各种数据源(如PDF、电子邮件和原始数据)存储到语义索引中,称为“记忆库”。Dabarqus支持LLM风格的提示,使用户能够以简单的方式与记忆库进行交互,而无需构建特殊的查询或学习新的查询语言。此外,Dabarqus还支持多语义索引(记忆库)的创建和使用,使得数据可以根据主题、类别或其他分组方式进行组织。Dabarqus的产品背景信息显示,它旨在简化私有数据与AI语言模型的集成过程,提高数据检索的效率和准确性。
一个全面的Prompt Engineering技术资源库
Prompt Engineering是人工智能领域的前沿技术,它改变了我们与AI技术的交互方式。这个开源项目旨在为初学者和经验丰富的实践者提供一个学习、构建和分享Prompt Engineering技术的平台。该项目包含了从基础到高级的各种示例,旨在促进Prompt Engineering领域的学习、实验和创新。此外,它还鼓励社区成员分享自己的创新技术,共同推动Prompt Engineering技术的发展。
一个可以本地与多个PDF文件进行对话的聊天机器人。
rag-chatbot是一个基于人工智能技术的聊天机器人模型,它能够让用户通过自然语言与多个PDF文件进行交互。该模型使用了最新的机器学习技术,如Huggingface和Ollama,来实现对PDF内容的理解和回答生成。它的重要性在于能够处理大量文档信息,为用户提供快速、准确的问答服务。产品背景信息表明,这是一个开源项目,旨在通过技术创新提升文档处理的效率。目前该项目是免费的,主要面向开发者和技术爱好者。
终端中的个人AI助手,具备本地工具。
gptme是一个运行在终端的个人AI助手,它装备了本地工具,可以编写代码、使用终端、浏览网页、视觉识别等。它是一个不受软件、互联网访问、超时或隐私问题限制的ChatGPT“代码解释器”的本地替代方案。
无需编码即可构建生产就绪的LLM应用程序
Epsilla是一个无需编码的RAG即服务(RAG-as-a-Service)平台,它允许用户基于私有或公共数据构建生产就绪的大型语言模型(Large Language Model, LLM)应用程序。该平台提供了一站式服务,包括数据管理、RAG工具、CI/CD风格的评估以及企业级安全措施,旨在降低总拥有成本(TCO),提高查询速度和吞吐量,同时确保信息的时效性和安全性。
通过GPT等大型语言模型与你的文档对话
IncarnaMind是一个开源项目,旨在通过大型语言模型(LLMs)如GPT、Claude和本地开源LLMs,实现与个人文档(PDF、TXT)的交互对话。该项目利用滑动窗口分块机制和集成检索器,提高查询效率,增强LLMs的准确性。它支持多文档对话问答,突破了单文档限制,并兼容多种文件格式和LLM模型。
AI驱动的相册,自动生成图像元数据并与之对话。
Album AI是一个实验性项目,它使用gpt-4o-mini作为视觉模型,自动识别相册中图像文件的元数据,并利用RAG技术实现与相册的对话。它既可以作为传统相册使用,也可以作为图像知识库,辅助大型语言模型进行内容生成。
低代码构建多Agent大模型应用的开发工具
LazyLLM是一个致力于简化人工智能应用构建流程的开发工具,它通过提供低代码的解决方案,使得开发者即使不了解大模型也能轻松组装包含多个Agent的AI应用。LazyLLM支持一键部署所有模块,跨平台兼容,自动进行网格搜索参数优化,以及高效的模型微调,从而提升应用效果。
RAG-based LLM agents的Elo排名工具
RAGElo是一个工具集,使用Elo评分系统帮助选择最佳的基于检索增强生成(RAG)的大型语言模型(LLM)代理。随着生成性LLM在生产中的原型设计和整合变得更加容易,评估仍然是解决方案中最具有挑战性的部分。RAGElo通过比较不同RAG管道和提示对多个问题的答案,计算不同设置的排名,提供了一个良好的概览,了解哪些设置有效,哪些无效。
AI原生数据应用开发框架
DB-GPT是一个开源的AI原生数据应用开发框架,利用AWEL(Agentic Workflow Expression Language)和代理(agent)技术,简化了大型模型应用与数据的结合。它通过多模型管理、Text2SQL效果优化、RAG框架优化、多代理框架协作等技术能力,使企业和开发者能够以更少的代码构建定制化应用。DB-GPT在数据3.0时代,基于模型和数据库,为构建企业级报告分析和业务洞察提供了基础数据智能技术。
用于微调Meta Llama模型的库和示例脚本集合
llama-recipes是Meta Llama模型的配套仓库,旨在提供一个可扩展的库,用于微调Meta Llama模型,并提供一些示例脚本和笔记本,以便快速开始使用模型在各种用例中,包括领域适应的微调和构建基于LLM的应用程序。
将PDF转换为可搜索的PDF
GetSearchablePDF是一款在线工具,可以将PDF文档转换为可搜索的PDF。它使用先进的OCR技术,可以在几秒钟内识别文本,并将其转换为可搜索的PDF格式。用户只需将PDF文件拖放到输入文件夹中,即可进行转换。该产品具有最高水平的OCR准确性和安全性,还支持手写文字识别。GetSearchablePDF提供不同的定价计划,用户可以根据自己的需求选择合适的套餐。
简化LLM和RAG模型输出评估,提供对定性指标的洞察
Algomax简化LLM和RAG模型的评估,优化提示开发,并通过直观的仪表板提供对定性指标的独特洞察。我们的评估引擎精确评估LLM,并通过广泛测试确保可靠性。平台提供了全面的定性和定量指标,帮助您更好地理解模型的行为,并提供具体的改进建议。Algomax的用途广泛,适用于各个行业和领域。
Langroid是一个基于Python的轻量级LLM框架
Langroid是一个轻量级、可扩展和原则性的Python框架,可以轻松地构建基于LLM的应用程序。您可以设置代理,为它们配备可选组件(LLM、向量存储和方法),分配它们任务,并让他们通过交换消息协作解决问题。这个多代理范例的灵感来自Actor框架(但您不需要了解任何关于这个的知识!)。Langroid提供了一个全新的LLM应用程序开发方式,在简化开发人员体验方面进行了深思熟虑;它不使用Langchain。我们欢迎贡献--请参阅贡献文档以获取贡献想法。
将您的文档转化为具有人工智能的互动聊天
ChatDocuments是一款由人工智能驱动的应用,可以轻松与PDF、PPTX、XLSX和DOCX文件进行聊天互动。支持所有语言。定价:免费试用,免费使用3个文档;付费套餐详见官网。定位:提供便捷的文档交互体验。
AI驱动的多智能体数据分析系统
AI-Data-Analysis-MultiAgent是一个高级的AI驱动研究助理系统,利用多个专业智能体协助进行数据分析、可视化和报告生成等任务。该系统采用LangChain、OpenAI的GPT模型和LangGraph处理复杂的研究流程,集成多样化的AI架构以实现最佳性能。该系统的独特之处在于集成了一个专门的Note Taker智能体,通过维护项目的简洁而全面的记录,可以降低计算开销,提高不同分析阶段之间的上下文保持能力,并实现更连贯一致的分析结果。
文档智能的视觉引导生成文本布局预训练模型
ViTLP是一个视觉引导的生成文本布局预训练模型,旨在提高文档智能处理的效率和准确性。该模型结合了OCR文本定位和识别功能,能够在文档图像上进行快速准确的文本检测和识别。ViTLP模型的预训练版本ViTLP-medium(380M参数)在计算资源和预训练数据集规模的限制下,提供了一个平衡的解决方案,既保证了模型的性能,又优化了推理速度和内存使用。ViTLP的推理速度在Nvidia 4090上处理一页文档图像通常在5到10秒内,与大多数OCR引擎相比具有竞争力。
基于Qwen>=2.0的Agent框架和应用,支持函数调用、代码解释器、RAG和Chrome扩展。
Qwen-Agent是一个基于Qwen>=2.0构建的Agent框架,它具备指令遵循、工具使用、规划和记忆能力。该框架提供了如浏览器助手、代码解释器和自定义助手等示例应用。Qwen-Agent的主要优点包括其高度的可扩展性和模块化设计,允许开发者根据需要集成不同的工具和功能。产品背景信息显示,Qwen-Agent旨在为开发者提供一个强大的工具集,以构建和部署基于大型语言模型的应用程序。Qwen-Agent在GitHub上开源,允许社区贡献和协作。
生成llms.txt文件,帮助LLMs在推理时使用您的网站。
SiteSpeakAI - llms.txt Generator是一个在线工具,用于生成llms.txt文件。这个文件为大型语言模型(LLMs)提供了必要的信息,以便它们能够在推理时更有效地使用您的网站。该工具的重要性在于它能够帮助网站管理员和开发者优化他们的网站,使其更适合与人工智能语言模型的交互,提高网站的功能和用户体验。SiteSpeakAI提供了一个免费的在线生成器,用户可以快速生成所需的llms.txt文件,无需复杂的编程知识。
统一接口访问多个生成式AI服务
aisuite是一个提供简单、统一接口以访问多个生成式AI服务的产品。它允许开发者通过标准化的接口使用多个大型语言模型(LLM),并比较结果。作为一个轻量级的Python客户端库包装器,aisuite使得创作者可以在不改变代码的情况下,无缝切换并测试来自不同LLM提供商的响应。目前,该库主要关注聊天完成功能,并计划在未来扩展更多用例。
MCP是一个开放协议,用于无缝集成大型语言模型应用与外部数据源和工具。
Model Context Protocol(MCP)是一个开放协议,它允许大型语言模型(LLM)应用与外部数据源和工具之间实现无缝集成。无论是构建AI驱动的集成开发环境(IDE)、增强聊天界面还是创建自定义AI工作流,MCP都提供了一种标准化的方式,将LLM与它们所需的上下文连接起来。MCP的主要优点包括标准化的连接方式、易于集成和扩展、以及强大的社区支持。产品背景信息显示,MCP旨在促进开发者构建更加智能和高效的应用程序,特别是在AI和机器学习领域。MCP目前是免费提供给开发者使用的。
长文本摘要工具,将书籍和文档自动转换成要点笔记。
ollama-ebook-summary 是一个利用大型语言模型(LLM)为长文本创建要点笔记摘要的项目。该项目特别适用于epub和pdf格式的书籍,能够自动化提取章节并将其分割成约2000个token的小块,以提高响应的粒度。产品背景是创建者希望快速总结一系列书籍,以整合心理学理论和实践,并基于此信息构建连贯的论点。该工具的主要优点包括提高内容梳理效率、支持自定义问题查询、以及生成每个文本部分的详细摘要。
将图像转换成结构化的Markdown文档
LlamaOCR.com是一个基于OCR技术的在线服务,它能够将上传的图像文件转换成结构化的Markdown格式文档。这项技术的重要性在于它极大地提高了文档转换的效率和准确性,尤其是在处理大量文本资料时。LlamaOCR.com由'Together AI'提供支持,并且与'Nutlope/llama-ocr'的GitHub仓库相关联,显示了其开源和社区支持的背景。产品的主要优点包括易用性、高效率和准确性。
© 2024 AIbase 备案号:闽ICP备08105208号-14