unstract

把杂乱 PDF 变成干净 JSON,一键接入你的数据管道。

开源 🏷️基础免费,高级付费 🚫 站点已失效 智能体 🍴 复刻 753 🐛 待处理 122 👀 关注 44
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 7434
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️基础免费,高级付费 支持限时试用 · 提供免费额度,高级功能需付费,具体价格见官网。

项目预览

unstract 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类智能体
开发团队Zipstack
定价模式🏷️基础免费,高级付费
价格说明提供免费额度,高级功能需付费,具体价格见官网。
访问状态🚫 站点已失效
是否开源是
开源协议AGPL-3.0
主要语言Python
技术栈/模型ai-agents,data-engineering,document-ai,generative-ai,idp,json-extraction,llm,mcp-server,ocr,pdf-extraction,prompt-engineering,structured-output
GitHub 星标★ 7434
上线时间2024-02-21 00:00:00
代码更新2026-11-06
仓库体积110.2 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数2

项目介绍

unstract 是一个基于大语言模型(LLM)的智能数据提取平台,专门用于从非结构化文档(如 PDF、图片、扫描件)中自动抽取结构化数据,并以 JSON 格式输出。它旨在解决企业数据管道中手工处理文档的低效问题,提供了一套完整的工具链,包括文档解析、OCR 识别、LLM 提示词编排、数据验证和输出格式化。其核心能力包括:支持多种文档格式、可定制的提取规则、内置 MCP 服务器以便与外部系统集成,以及专为 API 部署和 ETL 工作流设计的轻量级架构。项目强调生产级可用性,提供 REST API 和 Python SDK,方便开发者快速集成到现有数据管线中。通过将 LLM 的语义理解能力与 OCR 的字符识别能力结合,unstract 能够处理复杂版式文档,并显著降低人工数据录入成本。

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 2026-08-09 · 当前星标 ★ 7434

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:Docker 8 步

环境要求

  • 已安装 Docker 与 Docker Compose(脚本通过容器拉起整个平台)
  • 已在本地获取 unstract 仓库代码(脚本需在项目根目录执行)
  • 网络可访问 Docker Hub 的 unstract 镜像仓库
  • 需要 LLM 等外部服务时,按官方文档在环境文件中补充对应密钥

安装与启动步骤

  1. 1克隆项目代码

    把官方仓库下载到本地,后续所有脚本都在该目录内执行。

    git clone https://github.com/Zipstack/unstract.git
  2. 2进入项目目录

    切换到项目根目录,run-platform.sh 等脚本必须在此目录运行。

    cd unstract
  3. 3一键启动平台

    用默认环境配置拉取并运行整个 Unstract 平台,首次执行会生成环境文件。

    ./run-platform.sh
  4. 4指定版本启动

    用 -v 指定镜像版本标签,例如 v0.1.0 或 current,便于固定环境。

    ./run-platform.sh -v v0.1.0
  5. 5后台运行容器

    加上 -d 让容器在后台 detached 模式运行,不占用当前终端。

    ./run-platform.sh -d -v v0.1.0
  6. 6升级已有部署

    用 -u 拉取最新版本升级;也可配合 -v 升级到指定版本。

    ./run-platform.sh -u
  7. 7仅初始化环境文件

    只想先生成环境配置文件、不启动容器时使用,便于提前修改配置。

    ./run-platform.sh -e
  8. 8本地开发准备

    安装 pre-commit 钩子,随后可用 -r 运行 pre-commit 检查。

    ./dev-env-cli.sh -p
    ./dev-env-cli.sh -r

如何确认成功

脚本执行无报错且容器启动完成即视为成功,访问入口与初始账号请以官方文档为准。

常见问题

Q:运行 ./run-platform.sh 报错怎么办?

A:确认已安装并启动 Docker、当前位于项目根目录,且账号有执行脚本的权限;仍失败请参考官方文档的 Run Platform 指南。

Q:如何拉取或构建指定版本?

A:拉取指定版本用 ./run-platform.sh -v v0.1.0;本地构建镜像用 ./run-platform.sh -b -v v0.1.0。

Q:如何升级已经部署好的平台?

A:执行 ./run-platform.sh -u 升到最新版本,或 ./run-platform.sh -u -v v0.2.0 升级到指定版本。

Q:只想配置环境不启动容器怎么做?

A:执行 ./run-platform.sh -e,脚本只做环境文件初始化,之后再运行 ./run-platform.sh 启动。

Q:开发时如何运行代码检查?

A:先用 ./dev-env-cli.sh -p 安装 pre-commit 钩子,再用 ./dev-env-cli.sh -r 执行检查。

注意事项

  • 所有命令都需在克隆后的 unstract 项目根目录内执行。
  • -v 后接版本标签(如 v0.1.0、v0.2.0、current),-b 表示本地构建镜像,-p 仅拉取镜像,-u 为升级。
  • README 的 Run Locally 一节内容为空,源码本地运行方式请查阅官方文档 docs.unstract.com 的 Local Development Guide。

核心亮点

  • 内置 OCR 和 LLM 双引擎,能处理扫描件和复杂版式,提取准确率更高
  • 提供 MCP 服务器,可无缝接入现有 AI Agent 生态,扩展性强
  • 专为 API 和 ETL 设计,部署简单,支持批量处理,适合生产环境

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 高度依赖 LLM API,长期使用成本可能较高

适用场景

  • 企业财务部门自动提取发票、合同中的关键字段
  • 数据工程团队构建文档到数据库的自动化 ETL 管道
  • AI 应用开发者通过 MCP 协议为智能体添加文档理解能力

替代项目

Docling、LlamaParse、Unstructured

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