Tabledは、PDF内の表を検出して抽出するためのPythonライブラリです。suryaを使用してPDF内の表を認識し、行と列を識別し、セルをMarkdown、CSV、またはHTMLにフォーマットできます。このツールは、PDFドキュメントから表データを取り出してさらに分析する必要があるデータサイエンティストや研究者にとって非常に役立ちます。Tabledの主な利点としては、高精度の表検出と抽出機能、複数の出力形式のサポート、使いやすいコマンドラインインターフェースなどが挙げられます。さらに、ユーザーが画像またはPDFファイルでTabledを直感的に試せるインタラクティブなAPPも提供しています。

Knowledge Tableは、非構造化文書から構造化データを抽出?調査するプロセスを簡素化することを目的としたオープンソースツールキットです。自然言語クエリインターフェースを通じて、表やグラフなどの構造化された知識表現を作成できます。このツールキットは、カスタマイズ可能な抽出ルール、微調整可能なフォーマットオプション、UIで表示されるデータのトレーサビリティを備えており、様々なユースケースに対応します。ビジネスユーザーには使い慣れたスプレッドシートインターフェースを提供すると同時に、開発者には柔軟で高度に構成可能なバックエンドを提供することで、既存のRAGワークフローとのシームレスな統合を保証します。

GraphReasoningは、生成AI技術を用いて1000本の科学論文を知識グラフに変換するプロジェクトです。構造解析、ノード次数計算、コミュニティと接続性の特定、クラスタ係数と中心性の評価を通じて、魅力的な知識構造を明らかにします。この無尺度特性を持つ高度に相互接続されたグラフは、グラフ推論に使用でき、推移性と同型性を活用して前例のない学際的な関係性を明らかにし、問題への回答、知識ギャップの特定、前例のない材料設計と材料挙動の予測に役立ちます。

docaiは、人工知能技術を活用して非構造化文書から構造化データを抽出するモデルです。Answer.AIのByaldi、OpenAIのgpt-4o、Langchainの構造化出力技術を統合することにより、文書処理の効率と精度を大幅に向上させます。本モデルは、大量の文書データを処理し、そこから有用な情報を抽出する必要があるユーザー（弁護士、金融、医療などの専門家など）を主な対象としています。

iText2KGは、大規模言語モデルを活用してテキストドキュメントからエンティティとリレーションを抽出し、一貫性のある知識グラフをインクリメンタルに構築するためのPythonパッケージです。ゼロショット学習に対応しており、特定の訓練なしに様々な分野で知識抽出が可能です。ドキュメント蒸留、エンティティ抽出、リレーション抽出モジュールを含み、エンティティとリレーションの一意性を確保します。Neo4jを用いて知識グラフを視覚化し、構造化データのインタラクティブな探索と分析をサポートします。

Data-Juicerは、大規模言語モデル（LLM）に高品質で豊富、かつ扱いやすいデータを提供することを目的とした、ワンストップのマルチモーダルデータ処理システムです。システム化され、再利用可能なデータ処理ライブラリを提供し、データとモデルの協調開発をサポートします。サンドボックスラボを通して迅速な反復処理を実現し、データとモデルに基づいたフィードバックループ、可視化、多角的な自動評価などの機能を提供することで、ユーザーがデータとモデルをより深く理解し、改善する支援をします。Data-Juicerは積極的に更新とメンテナンスが行われており、機能、データレシピ、データセットが定期的に強化?追加されています。

knowledge_graph_makerは、与えられたオントロジーに基づいて任意のテキストを知識グラフに変換できるPythonライブラリです。知識グラフは、現実世界のエンティティ間のネットワークとその関係を表すセマンティックネットワークです。このライブラリは、グラフアルゴリズムと中心性計算を通じて、テキスト内容の深い分析、概念間の連結性分析、そしてグラフ検索強化生成（GRAG）技術によるテキストとの対話深化を支援します。

llm-graph-builderは、大規模言語モデル（OpenAI、Geminiなど）を活用して、非構造化データ（PDF、DOCS、TXT、YouTube動画、ウェブページなど）からノード、リレーションシップ、属性を抽出し、Langchainフレームワークを使用して構造化された知識グラフを作成するアプリケーションです。ローカルマシン、GCS、S3バケット、またはネットワークリソースからのファイルアップロード、LLMモデルの選択、知識グラフの生成に対応しています。

meet-libaiは、唐代の詩人李白とその詩歌作品を中核として、人工知能技術を融合した知識グラフとAI知能体プロジェクトです。本プロジェクトは、デジタル技術を用いて伝統文化の普及啓発方法を革新し、李白の詩歌文化をより広く深く理解させることを目指しています。自然言語処理技術を活用し、李白の生涯、詩風、芸術的業績など多角的な情報を網羅した知識グラフを構築し、ユーザーと高品質なインタラクションを実現するAI知能体を訓練しました。これにより、伝統文化を学ぶ新しい方法と体験を提供します。

Tabledは、PDF内の表を検出して抽出するためのPythonライブラリです。suryaを使用してPDF内の表を認識し、行と列を識別し、セルをMarkdown、CSV、またはHTMLにフォーマットできます。このツールは、PDFドキュメントから表データを取り出してさらに分析する必要があるデータサイエンティストや研究者にとって非常に役立ちます。Tabledの主な利点としては、高精度の表検出と抽出機能、複数の出力形式のサポート、使いやすいコマンドラインインターフェースなどが挙げられます。さらに、ユーザーが画像またはPDFファイルでTabledを直感的に試せるインタラクティブなAPPも提供しています。

DataMonkeyは、革新的なデータ可視化プラットフォームです。チャット形式で公共データセットを呼び出し、地図形式でのデータ分析と表示を可能にします。直感的なナビゲーションと洗練されたデザインにより、効率的で革新的なデータ処理と表示方法を提供します。DataMonkeyは、無制限のデータ可視化をサポートするだけでなく、ファイルのアップロードやオープンデータの統合も可能にし、データ処理の柔軟性と利便性を大幅に向上させます。

Knowledge Tableは、非構造化文書から構造化データを抽出?調査するプロセスを簡素化することを目的としたオープンソースツールキットです。自然言語クエリインターフェースを通じて、表やグラフなどの構造化された知識表現を作成できます。このツールキットは、カスタマイズ可能な抽出ルール、微調整可能なフォーマットオプション、UIで表示されるデータのトレーサビリティを備えており、様々なユースケースに対応します。ビジネスユーザーには使い慣れたスプレッドシートインターフェースを提供すると同時に、開発者には柔軟で高度に構成可能なバックエンドを提供することで、既存のRAGワークフローとのシームレスな統合を保証します。

Parseflowは、高度なOCRとAI技術により文書データの自動抽出と構造化を実現することに特化したデータ自動化プラットフォームです。操作コストの大幅削減と作業効率の向上を実現し、請求書、契約書から電子メール、履歴書まで、多様な文書タイプに対応しています。本プラットフォームは容易に統合でき、60以上の言語に対応し、安全なデータストレージを提供します。Parseflowの主な利点としては、迅速なデータ抽出、幅広い文書タイプへの対応、多言語認識能力、そして6000以上のアプリケーションとの統合機能が挙げられます。企業のデータの可能性を解き放ち、業務効率を向上させることを目指しています。

SheetBot AIは、人工知能技術を活用し、データ分析、可視化、データ変換を統合したプラットフォームです。データ操作プロセスを簡素化することで、自然言語による質問でAI駆動のインサイトを迅速に取得し、視覚的な結果を即座に生成できます。反復的なデータ作業を自動化することで、時間を節約し、作業効率を向上させます。電子表格など、様々なデータファイル形式のアップロードに対応し、大規模なデータセット処理のための高RAM環境を提供します。さらに、データの安全性を重視し、データの送受信および処理における暗号化と分離を確保しています。

Kuration AIは、AI技術を活用してB2B調査を支援するツールです。高度なフィルタリングとデータエンリッチメントによって、大量の情報から貴重なビジネスリードを迅速に抽出します。企業が複雑なデータから迅速にターゲット企業を見つけ出し、業務効率の向上と人件費の削減を支援することを目的としています。Kuration AIは、様々な規模の企業のニーズに対応するため、複数の価格プランを提供しています。

CalcGen AIは、シンプルなプロンプトからカスタマイズされたインタラクティブなデータ可視化を生成できるAIベースのプラットフォームです。主な利点として、使いやすさ、柔軟性、効率的なデータ処理能力が挙げられます。変数、制約、カテゴリ、ソートオプション、フィルターなど、さまざまな入力オプションに対応しており、カスタマイズした可視化チャートを自身のウェブサイトに共有または埋め込むことができます。CalcGen AIは現在テスト段階であり、一部のiOSデバイスでメモリの問題が発生する可能性があるため、Mac、PC、またはAndroidデバイスでの使用を推奨しています。

Handingerは、データ抽出サービスを提供するウェブサイトです。HTTPエンドポイントを通して、Markdown、スクリーンショット、メタデータ、HTMLなどの形式でウェブページの内容を簡単に抽出できます。このサービスは、大規模言語モデルの訓練、コンテンツの保存、またはウェブページの特定のコンテンツの取得に非常に役立ちます。Handingerは非常に低価格で、URLあたりわずか0.0005ドル、最初の2000 URLまでは月額無料で利用でき、初期費用や複雑なAPI連携も不要です。あらゆるタイプのウェブサイトに対応しており、ユーザーには毎分1000回のリクエストが可能な寛大なレート制限が提供されています。

Chunkrは、ドキュメントレイアウト解析、OCR、チャンク処理に特化したオープンソースのデータ取得APIサービスです。ドキュメントをRAGやLLMに適したデータ形式に変換します。PDF、DOC、PPT、XLSファイルに対応。テキスト、表、画像、手書き文字を構造化処理し、AIや機械学習アプリケーションをデータでサポートします。Lumina AI Inc.が保守しており、無料トライアルと価格プランを提供しています。