Tabled是一个用于检测和提取表格的Python库，它使用surya来识别PDF中的表格，识别行列，并能够将单元格格式化为Markdown、CSV或HTML。这个工具对于数据科学家和研究人员来说非常有用，他们经常需要从PDF文档中提取表格数据以进行进一步的分析。Tabled的主要优点包括高准确性的表格检测和提取能力，支持多种输出格式，以及易于使用的命令行界面。此外，它还提供了一个交互式的APP，允许用户直观地尝试在图像或PDF文件上使用Tabled。

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。

docai 是一个利用人工智能技术从非结构化文档中提取结构化数据的模型。它集成了Answer.AI的Byaldi、OpenAI的gpt-4o以及Langchain的结构化输出技术，能够显著提高文档处理的效率和准确性。该模型主要面向需要处理大量文档数据并从中提取有用信息的用户，如法律、金融、医疗等行业的专业人士。

Data-Juicer 是一个一站式的多模态数据处理系统，旨在为大型语言模型(LLMs)提供更高质量、更丰富、更易消化的数据。它提供了一个系统化和可复用的数据处理库，支持数据与模型的协同开发，通过沙盒实验室实现快速迭代，并提供基于数据和模型的反馈循环、可视化和多维度自动评估等功能，帮助用户更好地理解和改进他们的数据和模型。Data-Juicer 正在积极更新和维护，定期增强和添加更多功能、数据配方和数据集。

LAMDA-TALENT是一个综合的表格数据分析工具箱和基准测试平台，它集成了20多种深度学习方法、10多种传统方法以及300多个多样化的表格数据集。该工具箱旨在提高模型在表格数据上的性能，提供强大的预处理能力，优化数据学习，并支持用户友好和适应性强的操作，适用于新手和专家数据科学家。

APIGen是一个自动化的数据生成管道，旨在为函数调用应用生成可验证的高质量数据集。该模型通过三个层次的验证过程确保数据的可靠性和正确性，包括格式检查、实际函数执行和语义验证。APIGen能够规模化、结构化地生成多样化的数据集，并通过实际执行API来验证生成的函数调用的正确性，这对于提升函数调用代理模型的性能至关重要。

OmniParse是一个数据解析平台，能够将各种非结构化数据转换为结构化、可操作的数据，特别适用于通用人工智能（GenAI）应用。它支持文档、表格、图片、视频、音频文件和网页等数据类型，通过提供清洁、结构化的数据，为人工智能应用如RAG、微调等做好准备。

databonsai是一个Python库，利用大型语言模型（LLMs）执行数据清洗任务。它提供了一系列工具，包括数据分类、转换和提取，以及对LLM输出的验证，支持批量处理以节省令牌，并且具备重试逻辑以处理速率限制和瞬时错误。

FineWeb数据集包含超过15万亿个经过清洗和去重的英文网页数据，来源于CommonCrawl。该数据集专为大型语言模型预训练设计，旨在推动开源模型的发展。数据集经过精心处理和筛选，以确保高质量，适用于各种自然语言处理任务。

Tabled是一个用于检测和提取表格的Python库，它使用surya来识别PDF中的表格，识别行列，并能够将单元格格式化为Markdown、CSV或HTML。这个工具对于数据科学家和研究人员来说非常有用，他们经常需要从PDF文档中提取表格数据以进行进一步的分析。Tabled的主要优点包括高准确性的表格检测和提取能力，支持多种输出格式，以及易于使用的命令行界面。此外，它还提供了一个交互式的APP，允许用户直观地尝试在图像或PDF文件上使用Tabled。

DataMonkey是一个创新的数据可视化平台，它允许用户通过聊天的方式调用公共数据集，实现Map式的数据分析和展示。该平台以其直观的导航和优雅的设计，为用户提供了一个高效、创新的数据处理和展示方式。DataMonkey不仅支持无限量的数据可视化，还允许用户上传文件，整合开放数据，极大地提高了数据处理的灵活性和便捷性。

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。

Parseflow是一个数据自动化平台，专注于通过先进的OCR和AI技术实现文档数据的自动提取和结构化。它能够显著降低操作成本，提高工作效率，适用于从发票、合同到电子邮件和简历等多种文档类型。该平台易于集成，支持60多种语言，并提供安全的数据存储。Parseflow的主要优点包括快速的数据提取、广泛的文档类型支持、多语言识别能力以及与6000多个应用的集成能力。它的目标是帮助企业释放数据的潜力，提高运营效率。

SheetBot AI是一个利用人工智能技术，为用户提供数据分析、可视化和数据转换的一体化平台。它通过简化数据操作流程，允许用户用自然语言提问，快速获取AI驱动的洞察，并即时生成可视化结果。该产品通过自动化重复性的数据工作，节省用户时间，提高工作效率。它支持上传多种数据文件格式，包括但不限于电子表格，并提供高RAM环境以处理大型数据集。此外，SheetBot AI还强调数据安全性，确保用户数据在传输和处理过程中的加密和隔离。

CalcGen AI是一个基于人工智能的平台，它允许用户通过简单的提示生成定制的交互式数据可视化。该技术的主要优点包括易用性、灵活性和高效的数据处理能力。它支持多种输入选项，如变量、限制、类别、排序选项、过滤器等，并允许用户分享或嵌入他们定制的可视化图表到自己的网站。CalcGen AI的背景信息显示，它目前处于测试阶段，并且可能在某些iOS设备上遇到内存问题，建议用户在Mac、PC或Android设备上使用。

Handinger是一个提供数据提取服务的网站，它允许用户通过HTTP端点轻松提取网页内容，包括Markdown、截图、元数据和HTML等格式。这种服务对于训练大型语言模型、存储内容或获取网页特定内容非常有用。Handinger的价格非常低廉，每URL的成本仅为0.0005美元，且每月前2000个URL免费，没有前期成本，也无需复杂的API积分。该服务支持所有类型的网站，并且为用户提供了慷慨的速率限制，每分钟可进行1000次请求。

Chunkr是一个开源的数据摄取API服务，专注于文档布局分析、OCR和分块处理，将文档转换成适合RAG和LLM的数据格式。支持PDF、DOC、PPT和XLS文件。该服务能够将文本、表格、图像和手写内容进行结构化处理，为人工智能和机器学习应用提供数据支持。它由Lumina AI Inc.维护，并且提供免费试用和定价方案。