What is NuExtract?
NuExtract 是一系列专门的大语言模型（LLMs），专为实现文档中高精度结构化信息提取而精心设计。它通过自动化地对文档中的复杂实体和关系进行大规模分类、摘要和捕获，直接解决了处理非结构化和半结构化数据时成本高昂、人工操作的挑战。NuExtract 面向各行各业的公司，提供自动化关键数据录入和决策工作流程所需的可靠性。
主要特点
NuExtract 将先进的AI架构与强大的数据处理能力相结合，确保从复杂源材料中获得精确且可操作的输出。
📄 多模态与多功能文档处理 NuExtract 几乎可以处理所有类型的文档，包括纯文本、扫描图像以及PDF、电子表格和PowerPoint等格式化文件。为确保信息准确性，格式化文档在内部会被转换为图像，以保留解析表格、标题和依赖布局的数据点所必需的关键空间信息。
⚙️ 模板驱动的结构化输出 您可以通过可自定义的模板精确定义需要提取的信息，该模板规定了所需的实体、关系和输出结构。提取的信息始终以可靠的JSON格式返回，当通过 NuExtract 平台使用时，程序化验证可确保输出严格遵循定义的模板。
🛡️ 专业训练，大幅降低幻觉 与通用大语言模型不同，NuExtract 经过专门训练，专注于信息提取，从而实现卓越的可靠性。至关重要的是，当文档中确实缺少信息时，模型能够识别不确定性并明确返回“空值”或“我不知道”，从而大幅降低了捏造（幻觉）数据的风险。
⚡ 通过示例快速提升性能 通过提供定制化的示例，更快地达到可用于生产的准确性。即使只提供一个正确的提取输入-输出示例，也能显著提升提取性能，使您能够迅速使模型适应特定文档类型和数据要求的细微差别。
应用场景
NuExtract 使企业能够将复杂的、依赖文档的流程转化为全自动工作流，从而降低运营成本并加速决策制定。
数据库填充与实体提取
自动化填充内部数据库的繁琐过程。使用 NuExtract 解析海量文档——例如商业合同、发票或维护报告——以提取特定实体（如商品价格、数量、条款、日期）及其关系，确保结构化数据无需人工输入即可立即用于存储和分析。
监管合规与身份验证 (KYC/KYB)
在银行和金融等受监管行业，NuExtract 能够快速处理身份证明文件、财务报表和复杂表格。它可以从扫描的身份证件或财务报告中提取并验证特定信息，大幅加速身份验证 (KYC/KYB) 流程，同时保持严格的数据完整性和审计追踪。
企业文档分类与分流
通过自动分类传入文档，简化内部运营，例如客户邮件、法律文件或保险索赔。NuExtract 可以根据文档内容和意图立即对其进行分类，确保文档被发送到正确的部门或触发相应的自动操作，显著提高响应时间和运营效率。
独特优势
NuExtract 并非通用大语言模型；它是一款专为提取可靠性和性能而打造的专业工具，与通用解决方案相比，具有显著优势。
卓越的提取性能： 在信息提取基准测试中，NuExtract 始终超越前沿大语言模型。我们的专业训练确保对文档结构和内容有更深入、更可靠的理解。
经证实的可靠性： NuExtract 2.0 PRO 模型在涵盖文本和图像文档的提取基准测试中，F-Score 超过 GPT-4.1 9分以上，这证明了其在精确度和召回率方面的可验证领先地位。
确保结构一致性： 通过 NuExtract 平台，输出结构会根据您的模板进行程序化验证和校正，确保您收到的 JSON 始终可用于下游系统——这是通用模型中经常缺失的关键可靠性功能。
总结
NuExtract 为高风险文档自动化提供了所需的专业智能和强大可靠性。通过专注于结构化提取并提供可验证的性能优势，我们使您的组织能够大规模地解锁文档中隐藏的关键数据。
More information on NuExtract
Launched
2025-01
Pricing Model
Starting Price
Global Rank
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<5k
Tech used
Top 5 Countries
100%
India
Traffic Sources
100%
direct
Source: Similarweb (Oct 29, 2025)
NuExtract was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-10-29.
NuExtract 替代方案
更多 替代方案-
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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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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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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。