ExtractThinker：基于LLMs的文档智能处理库
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ex/ExtractThinker 项目介绍
ExtractThinker 是一款面向语言模型的大规模语言模型（LLMs）文档智能处理库，它以ORM风格提供了文件与LLMs之间的交互方式，使得文档工作流程更加灵活且强大。该库支持多种文档加载器，包括Tesseract OCR、Azure Form Recognizer、AWS TextExtract、Google Document AI以及自定义提取逻辑，适用于各种文档格式。作为一个初始版本，它旨在逐步扩展并整合更多功能，助力开发者高效地从文件和文档中提取数据。
项目快速启动
要迅速上手使用ExtractThinker，首先确保你的Python环境已经配置好。通过pip安装ExtractThinker：
pip install extract_thinker
接下来，一个简单的示例展示了如何使用Tesseract OCR加载文档并根据定义好的合约提取特定字段：
from extract_thinker import Extractor, DocumentLoaderTesseract, InvoiceContract
# 初始化提取器
extractor = Extractor()
# 加载Tesseract作为文档加载器
extractor.load_document_loader(DocumentLoaderTesseract(tesseract_path))
# 加载LLM模型，此例中假设使用了LiteLLM封装的Claude模型
extractor.load_llm('claude-3-haiku-20240307')
# 指定文档路径和合约来提取数据
result = extractor.extract('your_document_path', InvoiceContract)
print(f"发票编号: {result.invoice_number}")
print(f"发票日期: {result.invoice_date}")
请注意替换 'your_document_path' 和适当的 tesseract_path 以适应实际环境。
应用案例和最佳实践
ExtractThinker特别适合于智能文档处理（IDP）场景。比如，在会计自动化流程中，它可以自动识别和提取发票或收据中的关键信息，如金额、日期和发票号码。最佳实践建议开始时先从小规模的数据集和简单文档结构开始测试，逐渐过渡到更复杂的文档类型，并根据提取结果调整合同定义以优化精度。
典型生态项目
尽管ExtractThinker是独立设计用于IDP，它的设计理念与LangChain等生态系统相辅相成。虽然LangChain更偏重于通用框架，涵盖广泛的应用场景，ExtractThinker专注于提升文档处理的智能化程度。开发者在构建复杂的工作流时，可以考虑将ExtractThinker融入LangChain生态中的其他组件，以增强文档理解和处理能力，从而实现端到端的智能解决方案。
通过集成ExtractThinker，项目可以获得高度定制化的文档处理能力，尤其对于那些需要深度文本理解及自定义规则的场景而言，它是宝贵的工具。
以上就是关于ExtractThinker的基本介绍、快速启动指南、应用案例概述及在其生态中的潜在位置。希望这能够帮助您快速理解和启用文档智能处理的新能力。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
