ExtractThinker

ExtractThinker官网

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。

ExtractThinker是什么？

ExtractThinker是一个强大的文档智能框架，它可以帮助用户从各种文档（例如PDF、Word等）中自动提取和分类结构化数据。你可以把它理解成文档处理领域的“ORM”（对象关系映射），或者说是专门为大型语言模型（LLMs）设计的“智能文档处理引擎”。它能够处理大型文档的分割、高级分类等复杂任务，极大提升文档处理效率。

ExtractThinker的主要功能

ExtractThinker的主要功能包括：从各种文档中提取结构化数据（例如发票信息、合同条款等）；对文档进行智能分类，例如将不同类型的合同分门别类；检测并处理个人身份信息（PII），确保数据隐私；支持多种LLM和OCR引擎，方便用户根据需求选择。

如何使用ExtractThinker？

ExtractThinker的使用流程大致如下：首先，使用pip安装extract_thinker；然后，定义你需要提取的数据结构，使用Pydantic模型来描述这些数据；接下来，初始化Extractor实例，加载文档加载器和LLM模型；最后，使用extract方法从文档中提取数据，并根据Pydantic模型进行验证。整个过程非常灵活，你可以根据自己的需求进行定制。

ExtractThinker的产品价格

目前官网并未提供ExtractThinker的价格信息，建议访问官网或联系开发者获取最新价格。

ExtractThinker的常见问题

ExtractThinker支持哪些类型的文档？ ExtractThinker支持多种文档类型，包括但不限于PDF、Word、TXT等。它可以处理各种格式的文档，并从中提取结构化数据。

ExtractThinker的准确率如何？ ExtractThinker的准确率取决于所使用的LLM模型和OCR引擎，以及文档本身的质量。一般来说，使用高质量的模型和清晰的文档可以获得较高的准确率。

ExtractThinker的学习成本高吗？ 虽然ExtractThinker功能强大，但其使用门槛相对较低。如果你熟悉Python编程和Pydantic模型，那么学习成本会很低。官方提供了详细的文档和教程，可以帮助你快速上手。

ExtractThinker官网入口网址

https://enoch3712.github.io/ExtractThinker/getting-started/

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