Knowledge Table
Knowledge Table
目标受众包括开发者、数据科学家和业务分析师,他们需要从大量非结构化文档中提取有用信息,并将其转换为可用于分析和决策的结构化数据。Knowledge Table 提供了一个直观的界面和强大的后端支持,使得这一过程变得简单快捷。
总访问量: 474,564,576
占比最多地区: US(19.34%)
1,488
简介
Knowledge Table 是一个开源工具包,旨在简化从非结构化文档中提取和探索结构化数据的过程。它通过自然语言查询界面,使用户能够创建结构化的知识表示,如表格和图表。该工具包具有可定制的提取规则、精细调整的格式化选项,并通过UI显示的数据溯源,适应多种用例。它的目标是为业务用户提供熟悉的电子表格界面,同时为开发者提供灵活且高度可配置的后端,确保与现有RAG工作流程的无缝集成。
截图
产品特色
使用自然语言查询从非结构化文档中提取结构化数据。
创建表格和图表等结构化知识表示。
自定义提取规则以确保数据质量。
控制提取数据的输出格式。
根据元数据或提取的数据过滤文档。
将提取的数据导出为CSV或图三元组。
引用之前列中的数据进行链式提取。
集成Unstructured API以增强文档处理能力。
使用教程
1. 访问Knowledge Table的GitHub页面并克隆代码库。
2. 安装必要的依赖项,包括Docker和Docker Compose。
3. 根据需要运行Docker容器或本地环境。
4. 设置环境变量,如OpenAI API密钥。
5. 定义提取规则和格式化选项。
6. 上传非结构化文档并创建问题以指导数据提取。
7. 根据问题和规则处理数据并获取结构化输出。
8. 根据需要调整问题或规则设置以优化提取结果。
流量来源
直接访问51.61%外链引荐33.46%邮件0.04%
自然搜索12.58%社交媒体2.19%展示广告0.11%
最新流量情况
月访问量
4.92m
平均访问时长
393.01
每次访问页数
6.11
跳出率
36.20%
总流量趋势图
地理流量分布情况
美国
19.34%
中国
13.25%
印度
9.32%
俄罗斯
4.28%
德国
3.63%
地理流量分布全球图
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