sycamore：智能文档处理引擎

sycamore：智能文档处理引擎

sycamore 🍁 Sycamore is an LLM-powered semantic data preparation system for building search applications. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/syc/sycamore

项目介绍

sycamore 是一款开源的人工智能文档处理引擎，专为 ETL（提取、转换、加载）、RAG（检索增强生成）、LLM（大型语言模型）应用以及非结构化数据分析而设计。sycamore 能够处理包括报告、演示文稿、转录、手册等多种类型的文档，并能分析并分割复杂的文档，如包含嵌入式表格、图形、图表等信息的 PDF 和图片。

项目技术分析

sycamore 利用 Aryn DocParse（原名 Aryn 分区服务）进行文档处理，这是一个无服务器、基于 GPU 的 API，用于文档分割、标签化、OCR 识别、提取表格和图片等操作。它采用了 Aryn 的最新深度学习模型——DETR AI（DocLayNet），该模型在超过 80,000 份企业文档上进行训练，可以实现数据块分割准确性提高 6 倍，以及混合搜索或 RAG 时的召回率提升 2 倍。

sycamore 将文档分割后的输出以 JSON 格式返回，并可以进行额外的数据提取、增强、转换、清洗和加载到下游数据库中。用户可以选择使用不同的语言模型进行转换。

项目及技术应用场景

sycamore 能够高效地将高质量数据加载到向量数据库和混合搜索引擎中，如 OpenSearch、ElasticSearch、Pinecone、DuckDB、Qdrant 和 Weaviate。其框架围绕一个可扩展且健壮的文档处理抽象——DocSet 构建而成，包含了强大的高级 Python 数据处理、增强和清洗功能。DocSet 的函数式编程方法允许用户快速定制和实验文档块分割，以获得更高质量的 RAG 结果。

sycamore 的应用场景广泛，包括但不限于：

• 企业文档自动化处理
• 非结构化数据分析和挖掘
• 文档智能搜索与推荐系统
• 法律、医疗、金融行业的文档管理与分析

项目特点

1. 集成 Aryn DocParse：使用最先进的视觉 AI 模型进行文档分割，保持文档的语义结构。
2. DocSet 抽象：可扩展且可靠地转换和操作非结构化文档。
3. 高质量数据处理：包括表格提取、OCR 识别、视觉摘要、LLM 支持的用户自定义函数等。
4. 灵活的数据嵌入：用户可以选择 AI 模型快速创建向量嵌入。
5. 便捷的功能：如自动数据爬虫、Jupyter 笔记本支持、OpenSearch 混合搜索和 RAG 引擎测试等。
6. 可扩展的后端：使用 Ray 作为后端支持。

推荐理由

sycamore 作为一款强大的文档处理引擎，不仅能够大幅提升文档处理的效率，还能通过智能的数据分析为企业带来更深层次的洞察。以下是使用 sycamore 的几大理由：

• 提高数据处理准确性：凭借先进的 AI 模型，sycamore 可以更准确地进行文档分割和数据提取。
• 增强数据处理能力：DocSet 抽象和 Python 数据转换功能使得非结构化数据处理变得更为灵活和高效。
• 易于集成和使用：sycamore 提供了与多种向量数据库和搜索引擎的连接器，支持快速集成和使用。
• 开放源代码：作为开源项目，sycamore 不仅免费使用，还鼓励社区贡献和改进。

sycamore 适用于需要对大量非结构化数据进行处理和分析的企业或个人，特别是在文档自动化处理、数据挖掘和智能搜索推荐等领域，sycamore 将成为不可或缺的工具。通过其开源特性，用户可以自由地根据自己的需求进行定制化开发，充分发挥其强大功能。

sycamore 🍁 Sycamore is an LLM-powered semantic data preparation system for building search applications. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/syc/sycamore