用大模型把任意网页抓取并转成结构化数据，底层靠 Playwright/Puppeteer 驱动浏览器，适合做网页信息抽取和自动化采集。

轻量级 OCR 工具包，能把图片和 PDF 转成结构化数据，支持 100 多种语言，方便接入 LLM 和 RAG 流程。

用 LLM 从非结构化文本中抽取结构化信息，并给出精确的原文出处定位和交互式可视化，方便核对抽取结果。

面向 LLM 的文档智能库，用 ORM 风格接口编排文档解析、OCR 与信息抽取流程，让复杂文档工作流更灵活可控。

用大模型从文档里自动抽取实体和关系，生成可交互的知识图谱，省去手工梳理和建模的麻烦。

用 LLM 把非结构化文本抽取成结构化知识，一条命令即可生成图、超图以及时空信息，适合搭建知识图谱和 RAG 数据管线。

一套面向知识图谱抽取与构建的开源工具包，支持命名实体识别、关系抽取、属性抽取和事件抽取，覆盖少样本、文档级和指令抽取等场景。

从任意文本自动抽取实体与关系并生成知识图谱的 Python 工具，附带基准测试，方便用 LLM 构建和评测图谱抽取流程。

用大模型从文本中自动抽取实体与关系，构建带时间维度的知识图谱，适合做 RAG 检索和结构化知识沉淀。