data-enrichment

给残缺表格自动上网查资料，一键补全结构化字段

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 自动化工作流 🍴 复刻 60 🐛 待处理 11 👀 关注 5
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 258
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费，需自行部署

项目预览

data-enrichment 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类自动化工作流
开发团队langchain-ai
GitHubhttps://github.com/langchain-ai/data-enrichment
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费，需自行部署
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型langgraph,langgraph-python,langgraph-template
GitHub 星标★ 258
上线时间2024-08-28 00:00:00
代码更新2026-10-28
仓库体积6.9 MB
本站数据更新2026-11-04
维护状态活跃
收录时间2026-09-12
浏览次数1

项目介绍

data-enrichment 是 LangGraph Studio 的官方模板项目，用于构建一个能自动上网研究并生成或补全结构化数据的智能体。它解决的核心问题是：当你手头只有不完整的结构化数据（如公司名、人名、产品清单），需要补充行业、官网、简介、联系方式等字段时，传统做法靠人工逐条搜索整理，效率低且易出错。该模板用 LangGraph 编排多步工作流：先解析输入数据，再针对缺失字段发起网络搜索，抓取并筛选可信来源，最后由大模型抽取信息并回填到结构化 schema 中。项目以 Jupyter Notebook 形式提供，可直接在 LangGraph Studio 中可视化调试、修改提示词和节点逻辑，适合作为数据补全类 Agent 的起点，而非开箱即用的成品工具。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-12 · 当前星标 ★ 258

核心亮点

  • 基于 LangGraph 官方模板，节点与状态图结构清晰，便于二次开发
  • 直接在 LangGraph Studio 中可视化运行和调试，改提示词即可调整抽取逻辑
  • 聚焦结构化数据补全这一具体场景，输入输出 schema 明确，落地路径短

不足之处

  • 仅为模板/示例，缺少生产级错误处理、限流和结果校验
  • 依赖网络搜索与大模型，补全结果的准确性和来源可信度需人工复核

适用场景

  • 销售线索清洗：补全公司官网、行业、规模等字段
  • 市场调研：批量补全竞品或客户名单的公开信息
  • 数据集构建：为训练或分析用表格自动填充缺失列

替代项目

LangChain、CrewAI

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