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简介
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。
截图
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。
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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。
流量来源
| 直接访问 | 54.93% | 外链引荐 | 0.00% | 邮件 | 0.00% |
| 自然搜索 | 0.00% | 社交媒体 | 45.07% | 展示广告 | 0.00% |
最新流量情况
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地理流量分布情况
美国
100.00%
地理流量分布全球图
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