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ExtractThinker

智能文档处理框架，专为LLMs设计

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。

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ExtractThinker是什么，是做什么的AI工具软件？

需求人群：

"目标受众为需要处理大量文档并从中提取结构化数据的企业或个人，如财务分析师、数据科学家和法律专业人士。ExtractThinker适合他们，因为它提供了一个灵活且强大的工具来自动化文档处理任务，提高效率并减少手动错误。"

使用场景示例：

从PDF中提取发票数据：使用ExtractThinker从PDF文件中提取发票编号、日期和总金额。

智能文档分类：对大量文档进行分类，识别不同类型的文档并进行相应的处理。

PII检测和处理：在处理敏感文档时，自动识别并处理个人身份信息，确保数据隐私。

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。

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。

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