基于大模型的智能文档处理平台

在当今快速迭代的信息时代，处理文档已成为企业、开发者和数据分析师日常工作的一部分。然而，他们通常面临的一个主要挑战是如何有效地处理和提取非结构化文档中的信息。非结构化数据，如 PDFs、电子邮件、图片和文本文件，往往含有大量的重要信息，但由于缺乏标准化格式，使得数据提取变得复杂和耗时。传统的数据处理方法往往需要大量的手工劳动或复杂的编码工作。而且，随着数据量的增加，这些方法变得不再可行，从而迫切需要一种更高效、更智能的解决方案。

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今天要给大家推荐一个 GitHub 开源项目 unstract，该项目在 GitHub 有超过 3.3k Star。

一句话介绍该项目：No-code LLM Platform to launch APIs and ETL Pipelines to structure unstructured documents

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项目介绍

Unstract 是一个基于大型语言模型的智能文档处理 2.0 平台，旨在无需编码即可启动 API 和 ETL 管道，以结构化非结构化文档。

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该项目提供了一个强大的 Prompt Studio 工具，允许用户高效地开发文档数据提取所需的提示，并享受快速开发和迭代的乐趣。

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同时，Workflow Studio 助力自动化涉及复杂文档的关键商业流程，超越传统的 RPA，利用大型语言模型的力量进一步简化处理过程。

主要功能：

通过简化的三步骤，用户可将文档添加到无码 Prompt Studio，进行提示工程以提取所需字段，然后配置并部署为结构化数据 API 或 ETL 管道。

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项目支持 Linux 或 MacOS 系统，并依赖 Docker 容器化技术，确保了部署的灵活性和环境的一致性。

如何使用

参考如下流程即可快速启动平台：

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访问 http://frontend.unstract.localhost 并使用默认的用户名和密码（unstract）登录。然后可以参考用户指南和快速启动指南进行更进一步的配置和使用。

项目推介

Unstract 不仅是技术前沿的产物，而且是大型语言模型应用领域的一个里程碑。作为智能文档处理 2.0 的开创性平台，它为企业和开发者提供了前所未有的便利和效率，极大地简化了非结构化文档的处理工作。

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以下是该项目 Star 趋势图（代表项目的活跃程度）：

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作者声明本文无利益相关，欢迎值友理性交流，和谐讨论～