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用大模型从非结构化文档中提取数据，适用于 API 部署与 ETL 流程。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"unstract" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请从这批 PDF 发票中提取发票号、供应商、开票日期、税额和总金额，并输出为统一的 JSON 数组格式，若缺失字段请标记为空。
返回结构统一的发票数据 JSON，可直接进入下游数据库或 ETL 流程。
读取这些候选人简历，提取姓名、邮箱、电话、教育经历、最近三段工作经历与核心技能，输出为可导入 ATS 的结构化数据。
输出统一字段的候选人资料，便于招聘系统导入与筛选分析。
从合同文档中提取合同编号、签约方、生效日期、到期日期、付款条款和违约责任，并整理成适合 API 返回的 JSON。
得到适合系统接口调用的结构化合同条款数据。
对文档进行分类、字段提取与脱敏，并导出适合 AI 使用的数据集。
从PDF、扫描件、图片和表格中提取结构化校验数据，提升录入与处理效率。
将杂乱文本提取并规范为可信的严格 JSON Schema 结构
帮助用户从 PDF 链接或 Base64 中提取文本与元数据，便于自动化处理。
将学术 PDF 批量提取为结构化信息，并支持自然语言检索与问答。
将 PDF 提取为 Markdown、RAG 分块和带引用表格