2025年最好的 Waveline Extract 替代方案
-
Extractor API：利用人工智能，从任何网页、PDF或新闻中提取干净、结构化的数据，同时自动化复杂的网络爬取，并借助大型语言模型（LLM）提供深度洞察。
-
Parse Extract：专为LLM管道打造的高级数据提取与OCR功能。将复杂的文档和网络数据转化为规整、可直接用于LLM的文本。成本效益高，安全可靠。
-
-
DocExtractor 使用 AI 技术从非结构化文档中准确快速地提取数据，节省时间，最大程度减少错误，并支持数据驱动的决策。它处理各种格式，易于集成，并在不同行业拥有多种用例。
-
-
-
-
LangExtract：一款Python库，专为实现可验证的LLM数据提取而设计。将非结构化文本转化为精确、有据可依、值得您信赖的结构化数据。
-
-
-
Cloudsquid：人工智能驱动的文档数据提取。 从PDF、扫描件等文件中释放数据价值。 实现工作流程自动化，无缝集成，并大幅提升效率。
-
DeepTagger：无需编程的AI，自动化智能文档数据提取。将复杂的文档内容转化为结构化、可付诸行动的数据，从而发掘深层洞察。
-
-
-
-
Chunkr 通过先进的布局分析、光学字符识别 (OCR) 和智能分块技术，将复杂的文档转换为可供人工智能使用的数据，从而优化内容，以适应 RAG 和 LLM 应用的需求。
-
Ninjadoc AI：运用自然语言问答，从文档中精准提取结构化JSON数据。提供带有坐标验证的可靠数据，彻底告别传统OCR的脆弱性与通用AI的局限。
-
Tensorlake Cloud 是一个文档导入和数据编排的平台。它具备类人般的版面理解能力，可以解析现实世界中的各种文档，并支持构建可大规模扩展、随时可投入生产的基于 Python 的工作流。
-
-
Rowfill，一个开源平台，简化文档处理流程。轻松提取PDF、图像、音频和视频中的数据。创建自定义工作流程，确保隐私安全。非常适合研究、商业和内容管理。免费使用。点击此处，简化您的文档处理。
-
厌倦了手动处理文档？FormX.ai 利用人工智能自动化工作流程，高精度地从 PDF 等文档中提取数据。几分钟内即可设置完成，并能与现有系统集成。
-
表格提取，易如反掌！Tablextract 采用 AI 技术，能从 PDF、JPG、PNG 文件中提取数据至 Excel、CSV 格式。节省您的时间，减少错误！
-
-
借助先进的 GPT 解析器，彻底改变您的数据提取流程。轻松从电子邮件、PDF 和各种文档中提取结构化数据，助您实现更流畅的工作流。
-
tile.run 是一款功能强大的文档提取 API，专为开发者设计。速度快，精度高，支持多种格式。轻松提取复杂表格中的数据。2分钟即可完成设置。简化您的数据提取流程。
-
-
AiDocParser: AI智能提取并深度分析来自PDF、Word、图像等多种格式文件中的数据。将海量非结构化文档转化为有价值、可付诸行动的深度洞察，助您大幅节省时间。
-
Waveloom 简化了 AI 工作流程的创建。构建 Waves & Ripples，连接顶级模型，即时部署。支持可视化/文本构建器，实时监控。非常适合开发者和创作者。
-
-
