网站简介
基于大语言模型打造的开源无代码平台，专注于各类非结构化数据智能提取业务，可消除非结构化数据处理环节的人工操作流程，支持低门槛搭建数据提取工作流，适配企业与开发者多类业务场景，降低非结构化数据处理技术门槛。
核心功能
开源开放
完整开源项目代码，可自主二次开发部署，适配不同企业定制化数据提取需求
无代码操作
无需深厚编程基础，可视化拖拽搭建数据提取工作流，降低使用技术门槛
LLM驱动
依托大语言模型理解能力，精准识别不同格式非结构化数据内容
流程自动化
替代传统人工处理非结构化数据流程，提升数据处理整体效率
适配多场景
支持PDF、文档、图片等多类载体非结构化数据提取任务
可私有化部署
支持企业本地私有化部署，保障内部敏感数据全流程安全可控
灵活扩展
兼容多种主流大模型接入，可根据需求切换不同模型能力
社区维护
依托开源社区持续更新功能，开发者可共同参与项目迭代优化
使用指南
- 1
打开Unstract官方网站，点击首页的立即部署或项目仓库入口跳转对应页面
- 2
根据自身需求选择在线试用版本或是本地自主部署开源项目程序
- 3
若选择在线试用，完成账号注册验证后即可进入平台操作主界面
- 4
进入平台后点击创建新工作流，选择对应非结构化数据提取任务类型
- 5
根据引导配置数据提取规则，接入自身使用的大语言模型服务接口
- 6
上传待处理的非结构化数据文件，触发平台启动数据提取工作流
- 7
提取完成后预览导出结果，根据需求调整规则后重新执行提取任务
优势亮点
开源开放支持自主定制二次开发
无代码操作降低使用技术门槛
支持私有化部署保障数据安全
依托LLM能力提升提取准确率
编辑推荐
在当前大模型应用落地的赛道中，非结构化数据处理是企业数字化转型里的核心痛点，大量纸质文档、扫描件、自由文本文档中的数据长期依赖人工整理，效率低成本高，Unstract这款开源平台恰好瞄准了这一痛点，给出了轻量可落地的解决方案。和传统封闭式的数据提取工具相比，它的开源属性给了各类用户极大的定制空间，无论是中小开发者还是企业技术团队，都可以根据自身业务需求调整功能，适配不同行业的非结构化数据特征。同时无代码的操作设计，也降低了非技术团队的使用门槛，业务人员也可以自主搭建适配自身需求的数据提取流程，无需反复等待技术团队排期开发。不过需要注意的是，作为开源项目，它的部署和日常维护对普通中小用户仍有一定技术要求，若没有专业技术人员支撑，使用体验可能会打折扣，但整体来看，它依然是当前非结构化数据提取领域不可多得的优质开源工具，填补了开源无代码LLM数据提取工具的市场空白，值得相关需求的用户尝试。
常见问题
深度了解
本文提供Unstract官网入口，有相关需求的用户可通过官方网址访问平台，了解项目的具体功能与部署方式，也可跳转开源代码仓库获取最新版本的项目代码。
我们做Unstract使用测评发现，该平台核心优势在于开源开放的属性，同时兼顾了无代码的易用性与开源项目的可定制性，对于不同需求的用户都有适配方案，整体使用流程清晰，核心功能稳定，能有效提升非结构化数据处理效率。
将Unstract和同类封闭式商业数据提取工具对比，它的最大优势是开源可定制，价格成本远低于同类商业产品，同时支持私有化部署，适合对数据安全有要求的企业；和其他开源数据提取工具相比，它依托LLM能力，提取准确率更高，同时提供无代码操作界面，易用性更强。
当前非结构化数据处理是很多企业数字化转型中的刚需环节，传统人工处理方式效率低、误差率高，Unstract依托大语言模型能力，将这一过程自动化，同时降低了使用门槛，让不同规模的团队都可以用上先进的LLM数据提取技术。
对于有非结构化数据提取需求的用户来说，Unstract是一款值得尝试的工具，无论是个人开发者二次开发，还是企业搭建自有数据处理流程，它都能提供不错的基础支撑，用户可通过上述Unstract官网入口进入了解更多细节。
使用须知
定价: 该平台核心代码完全开源可免费下载使用，用户自主部署无需支付授权费用，官方提供付费企业级技术支持服务与托管部署方案，具体定价需联系官方团队根据需求定制，个人非商业用途可免费使用全部核心功能。
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