ExtractThinker

ExtractThinker

ExtractThinker是一个灵活的文档智能框架,帮助用户从各种文档中提取和分类结构化数据,类似于文档处理工作流的ORM。它被称为“LLMs的文档智能”或“智能文档处理的LangChain”。该框架的动机是为文档处理创建所需的特定功能,如分割大型文档和高级分类。

需求人群:

"目标受众为需要处理大量文档并从中提取结构化数据的企业或个人,如财务分析师、数据科学家和法律专业人士。ExtractThinker适合他们,因为它提供了一个灵活且强大的工具来自动化文档处理任务,提高效率并减少手动错误。"

使用场景示例:

从PDF中提取发票数据:使用ExtractThinker从PDF文件中提取发票编号、日期和总金额。

智能文档分类:对大量文档进行分类,识别不同类型的文档并进行相应的处理。

PII检测和处理:在处理敏感文档时,自动识别并处理个人身份信息,确保数据隐私。

产品特色:

使用Pydantic进行数据提取:从任何文档类型中提取结构化数据,并使用Pydantic模型进行验证、自定义功能和提示工程能力。

智能文档分类和分割:支持共识策略、急切/惰性分割和置信度阈值的智能文档分类和分割。

PII检测:自动检测和处理文档中的敏感个人信息,采用隐私优先的方法和高级验证。

LLM和OCR中立:根据需求和成本要求,自由选择和切换不同的LLM提供商和OCR引擎。

使用教程:

1. 安装ExtractThinker:使用pip安装extract_thinker。

2. 定义要提取的数据:创建一个继承自Contract的类,定义需要提取的数据字段。

3. 初始化提取器:创建Extractor实例,并加载文档加载器和LLM模型。

4. 从文档中提取数据:使用Extractor的extract方法从指定文档中提取数据,并传入Contract类。

5. 打印结果:打印提取的数据,如发票编号、日期和总金额。

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