2025年最好的 LlamaParse 替代方案
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LlamaIndex 助力您基于企业数据构建智能AI智能体。通过先进的RAG技术，为LLMs赋能，将复杂文档转化为可靠、可操作的洞察。
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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。
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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。
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MegaParse 是一款强大且用途广泛的解析器，能够轻松处理各种类型的文档。无论您处理的是文本、PDF、PowerPoint演示文稿还是 Word 文档，MegaParse 都能胜任。解析过程注重确保信息完整无损。
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OneFileLLM：一款命令行工具，旨在统一大型语言模型（LLM）所需的数据。支持 GitHub、ArXiv、网页抓取等多种数据来源，可输出 XML 格式并进行 Token 计数。告别繁琐的数据整理工作！
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RLAMA 是一款强大的 AI 驱动型问答工具，专为您的文档而设计，可与您本地的 Ollama 模型无缝集成。它使您能够创建、管理检索增强生成 (RAG) 系统并与之交互，所有这些都旨在满足您的文档需求。
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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。
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数据科学家在为 LLM 训练数据时花费了大量时间进行数据清理，但 Uniflow 是一款开源 Python 库，它简化了从 PDF 文档中提取和构建文本的过程。
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DocStrange：一款开源Python库。旨在将任何文档转化为AI就绪的结构化数据，兼顾隐私与准确性，赋能LLMs和RAG。
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一个强大端到端文档解析器，融合VLM、SFT、RL技术。它能应对复杂布局和STEM内容，并输出结构化HTML，在处理高难度文档时展现卓越性能。
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Parsera，一个由LLM赋能的网页数据提取平台，让您能够通过自然语言指令，从任意网址中提取所有可见数据。之后，您只需一键操作，即可将其转化为一个可复用的爬取脚本，并应用于数千个结构相同的页面。
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MarkItDown 是一个轻量级的 Python 工具，旨在将各种文件转换为 Markdown 格式，以便用于 LLM 以及相关的文本分析流程。
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PaddleOCR 是一款强大的 OCR 工具。它拥有版面分析和多模型集成等功能，可以简化文档处理流程。低代码开发，高性能，非常适合数字化等场景。
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LM Studio 是一款操作简便的桌面应用程序，专为探索本地和开源大型语言模型（LLM）而设计。LM Studio 跨平台桌面应用程序让您能够从 Hugging Face 下载并运行任何 ggml 兼容模型，并提供了一个简洁而功能强大的模型配置和推理用户界面（UI）。该应用程序在可能的情况下会充分利用您的图形处理器（GPU）。
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WordLlama 是一款用于自然语言处理 (NLP) 的工具，它从大型语言模型 (LLM) 中循环利用组件，以创建类似于 GloVe、Word2Vec 或 FastText 的高效紧凑的词表示。
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Meta 的 Llama 4：采用 MoE 架构的开放式 AI 模型。可处理文本、图像和视频，具备超大上下文窗口，助您构建更智能、更快速的应用！
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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。
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OmniParser V2 解决了大型语言模型在图形用户界面自动化方面遇到的难题。它能将用户界面截图进行标记化处理，增强了对小型元素的检测能力，推理速度提升 60%，并集成了 OmniTool。OmniParser V2 非常适合软件测试、网页任务和客户支持等应用场景。
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交付结构化Markdown，可将token使用量削减高达70%，保持语义结构完整，并能无缝融入您的RAG或代理工作流。无需安装，零摩擦——只需上传，即可即刻获得AI优化的输出。
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使用 Airparser 这款强大的 GPT 驱动工具，轻松提取邮件、PDF 和文档中的结构化数据。无缝集成 6000 多款应用。立即体验！