py-idp

文档自动变结构化数据,支持私有部署

py-idp 是一个面向 Python 的智能文档处理(IDP)框架,目标是把发票、合同、表单等非结构化文档自动转成结构化数据。它同时支持 12 种以上 LLM 后端(OpenAI、Anthropic、DeepSeek、Document AI 等),用 Pydantic schema 定义输出结构,并内置自托管 OCR 模型 Nanonets-OCR2-3B,无需依赖外部云 OCR 即可跑通全流程。核心能力包括自动 schema 发现(从样本文档反推字段结构)、人工审核(HITL)环节以修正低置信度结果,以及可直接上线的 FastAPI 生产服务。相比只做单点抽取的脚本,它把 OCR、抽取、校验、审核、部署串成完整管线,适合需要私有化部署、又不想从零搭建文档 AI 流水线的团队。

开源 freemium 办公效率
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 133
维护状态 活跃
是否开源 是
定价模式 freemium

项目预览

项目数据

分类办公效率
开发团队rollroyces
所属国家
官网地址
定价模式freemium
价格说明AGPL-3.0 开源免费,商业授权需付费
访问状态
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型anthropic,deepseek,document-ai,extraction,intelligent-document-processing,invoice,llm,multimodal,ocr,openai,pdf,pydantic,qwen,rag
GitHub 星标★ 133
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2026-08-31 00:00:00
代码更新—
仓库体积—
本站数据更新—
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-10-06
浏览次数0

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技术标签

使用教程

—

核心亮点

  • 内置自托管 OCR 模型 Nanonets-OCR2-3B,不依赖第三方云 OCR,数据可完全留在本地
  • 支持 12+ LLM 后端并可切换,避免被单一模型厂商锁定
  • 用 Pydantic schema 约束抽取结果,输出可直接进入下游业务系统,减少后处理

不足之处

  • 项目星标仅 133,属于早期阶段,社区生态和长期维护稳定性待观察
  • AGPL-3.0 加商业授权双许可,闭源商用需额外确认授权条款

适用场景

  • 企业财务批量解析发票、收据并录入 ERP
  • 法务或运营团队从合同 PDF 中抽取关键条款与日期
  • 需要私有化部署、数据不出内网的文档数字化流程

替代项目

Unstructured、Docling、LlamaParse

项目介绍

py-idp 是办公效率领域的开源项目,由 rollroyces 开发,是 2026 年新上线的项目。

它收录于办公效率分类,该分类目前共有 167 个项目,GitHub 星标数为 133。

项目目前处于活跃维护状态,最近一次代码更新于 2026-10-03。AGPL-3.0 开源免费,商业授权需付费。

它主要面向的使用场景是:企业财务批量解析发票、收据并录入ERP。同类可对比的替代方案包括 Unstructured、Docling、LlamaParse。

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