LLM 驱动的非结构化数据提取

Unstract 的方向挺直接，它专注于用大语言模型从非结构化数据中提取信息，并将其转化为结构化的 JSON 输出。这个项目主要是为 API 部署和 ETL（提取、转换、加载）流水线设计的。 在文档处理和数据工程领域，把 PDF 或复杂文档变成干净的数据一直是个脏活累活。Unstract 的看点在于它把 LLM、OCR 和提示词工程结合起来，试图打造一个现代化的智能文档处理（IDP）流程。它甚至还提供了一个 MCP 服务器接口，方便与其他 AI 代理或工作流集成。 真正难的地方不是让大模型偶尔提取对一次数据，而是如何在工程流水线中稳定、可预测地输出结构化结果。Unstract 更像是在摸索一套适合现代数据栈的 LLM 提取基础设施。