这个工具提供了哪些能力
点开任一能力,看清怎么用
每个能力展开后是三件事:它会给你什么、你需要准备什么、哪些必须由你把关。
常见场景:需要从PDF论文中提取文字、表格和图片块做后续分析而非仅复制粘贴时;构建RAG系统前需要将混排文档(PDF/HTML/Word/邮件/图片)统一预处理时;有扫描版PDF或图片需要OCR识别文字时;不想为每种文档格式单独编写解析代码,希望一个函数处理所有格式时
帮你把网页或 HTML 文档拆成一段段有类型的结构化内容,标注语言和链接,可以跳过页眉页脚,还能保留图片的文字说明。
它会给你什么
- 拆好的带类型结构化内容。
你需要准备
- 文件路径、文件对象、文本内容或网址,四选一。
- 编码方式、请求头和证书校验等设置。
- 是否丢弃页眉页脚的开关。
由你把关
- 新版本体解析的质量需要你抽样检查。
- 页眉页脚过滤可能误伤正文内容,由你确认。
帮你把 PDF 变成一段段带类型、位置和页码的结构化内容:扫描件用文字识别,版面复杂的用高精度模型,纯文本的可走快速模式,表格还能还原成结构化形式。
它会给你什么
- 解析出的带类型结构化内容。
你需要准备
- 文件路径或文件对象,二选一。
- 解析策略:自动、高精度、纯文字识别或快速。
- 是否还原表格结构,只有高精度模式支持。
由你把关
- 自动模式可能悄悄降级到低精度,结果是否够用由你复核。
- 表格还原靠模型,关键文档由你人工校对。
- 识别外语文档前,相应语言包是否已装,由你确认。
帮你把解析结果存下来、送出去:可以存成 JSON、Markdown、表格等常见格式,也能直接导出到标注平台或向量数据库,形成从解析到使用的完整闭环。
它会给你什么
- 序列化和导出后的结构化结果。
你需要准备
- 解析或分块得到的元素列表。
- 序列化选项,比如输出路径。
- 目标平台的连接参数。
由你把关
- 导出到目标平台后字段对不对得上,由你核对。
- 公式转成文本后展示方式是否正确,由你抽样复核。
帮你统一各种文档的解析结果:不管是 PDF、网页还是邮件,输出都按同一套类型和字段规范,下游处理时不用为每种格式单独写适配。
它会给你什么
- 统一类型化后的结构化结果。
你需要准备
- 与元素类型化和元数据规范相关的任务材料和配置。
由你把关
- 结果是否符合你当前的研究问题和证据边界,由你核对。
帮你读图里的字:把照片或扫描图变成带类型和位置的结构化文字,默认用高精度版面检测,也可以只做纯文字识别。
它会给你什么
- 识别出的带类型结构化内容。
你需要准备
- 图片的文件路径或文件对象。
- 解析策略:默认高精度,可选纯文字识别。
- 识别的语言和使用的模型。
由你把关
- 结果是否符合你当前的研究问题和证据边界,由你核对。
帮你把长文档切成适合 AI 消化的小块:按标题把内容分成一段段语义完整的块,太长的块会强制截短,表格单独成块,方便后续交给 AI 检索和问答。
它会给你什么
- 切好的语义块列表。
你需要准备
- 解析得到的元素列表。
- 每块的最大长度,按字符或按词计算,二选一。
- 小段落是否合并进相邻块的设置。
由你把关
- 标题判断错了会把完整的论述切碎,补救设置又可能破坏语义边界,怎么权衡由你决定。
- 表格被切开后排版还读不读得懂,由你复核。
第一次这样开始
把仓库地址直接交给 AI
先让 AI 说明环境和风险,再完成最小安装验证。开始前想清楚要用哪个能力、把对应材料备在手边——每张能力卡展开后有具体清单。
第一次直接复制
帮我安装这个库:https://github.com/Unstructured-IO/unstructured 安装前先告诉我需要什么环境,安装后帮我跑通一个最小示例。
别这样用
这些判断,仍然由你负责
- 把所有文件类型的解析效果等同看待(hi_res模式需额外安装模型,fast模式无表格结构和OCR)
- 依赖auto策略默认结果而不核对降级路径(auto可能因依赖缺失静默降级到fast纯文本抽取)
- 将按标题分块后的输出直接送入LLM而不检查语义断裂(Title误判会破坏完整的论证段落)
- 认为托管API处理结果与本地完全一致(托管侧是黑盒,模型版本和参数可能与本地不同)
技术依据
查看能力拆解、验证范围与来源
技术依据
查看能力拆解、验证范围与来源
处理机制
- 01
核心处理链
把PDF/HTML/Word/图片等非结构化文档转成LLM可消费的结构化元素列表
已核对范围
- 静态确认 partitionhtml 四种输入(filename/file/text/url)
- 静态确认 v1/v2 两个解析器版本,v2 用 ontology schema
- 静态确认 skipheadersandfooters 与 imagealtmode 行为
- 静态确认 partitionpdf 三策略(auto/hires/ocronly/fast)路由
- 静态确认 determinepdforimagestrategy 的依赖回退逻辑
- 静态确认 hires 走 unstructuredinference 布局模型、ocronly 走 tesseract、fast 走 pdfminer 文本抽取
- 静态确认表格推断输出 textashtml、图片抽取 base64/落盘两条路
- 静态确认 staging.base 提供双向序列化(dict/json/ndjson/base64-gzip/markdown/text/csv/dataframe/coco)
仍待核对
- HTML → 元素的具体映射规则(标题/段落/列表/表格)未深读
- v2 ontology schema 解析路径未深读
- URL 抓取的重试与限流未验证
- unstructuredinference 布局模型(detectron2/yolo)权重与推理细节未深读
- OCR agent(tesseract/paddle)切换与多语言准确率未运行验证
- hires 单页到大文件 auto 降级阈值未深读
- 各 connector 的目标平台 schema 映射细节未深读
- base64-gzip 压缩 round-trip 完整性未运行验证
读取版本
445c95735c4045057f51f399bc04c657751923bd许可
Apache-2.0
最近核对
内容 2026-07-10
Stars 2026-07-11