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Extractthinker
簡介 :
ExtractThinker是一個靈活的文檔智能框架，幫助用戶從各種文檔中提取和分類結構化數據，類似於文檔處理工作流的ORM。它被稱為“LLMs的文檔智能”或“智能文檔處理的LangChain”。該框架的動機是為文檔處理創建所需的特定功能，如分割大型文檔和高級分類。
需求人群 :
目標受眾為需要處理大量文檔並從中提取結構化數據的企業或個人，如財務分析師、數據科學家和法律專業人士。ExtractThinker適合他們，因為它提供了一個靈活且強大的工具來自動化文檔處理任務，提高效率並減少手動錯誤。
使用場景
從PDF中提取發票數據：使用ExtractThinker從PDF文件中提取發票編號、日期和總金額。
智能文檔分類：對大量文檔進行分類，識別不同類型的文檔並進行相應的處理。
PII檢測和處理：在處理敏感文檔時，自動識別並處理個人身份信息，確保數據隱私。
產品特色
使用Pydantic進行數據提取：從任何文檔類型中提取結構化數據，並使用Pydantic模型進行驗證、自定義功能和提示工程能力。
智能文檔分類和分割：支持共識策略、急切/惰性分割和置信度閾值的智能文檔分類和分割。
PII檢測：自動檢測和處理文檔中的敏感個人信息，採用隱私優先的方法和高級驗證。
LLM和OCR中立：根據需求和成本要求，自由選擇和切換不同的LLM提供商和OCR引擎。
使用教程
1. 安裝ExtractThinker：使用pip安裝extract_thinker。
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2. 定義要提取的數據：創建一個繼承自Contract的類，定義需要提取的數據字段。
3. 初始化提取器：創建Extractor實例，並加載文檔加載器和LLM模型。
4. 從文檔中提取數據：使用Extractor的extract方法從指定文檔中提取數據，並傳入Contract類。
5. 打印結果：打印提取的數據，如發票編號、日期和總金額。
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