What is Unstract?
Unstract 是一個開源、無程式碼的平台，專為運用大型語言模型（LLM）從複雜的非結構化文件中實現高精準度資料擷取而打造。它有效消除了準備和處理高度變異文件時常見的人工複雜性，使具前瞻思維的工程師和對精準度與規模有要求的組織，能夠為其關鍵的非結構化資料資產部署可靠、可稽核的 API 和 ETL 管線。
主要功能
Unstract 提供必要的架構元件，將任意文件輸入轉化為清晰、可靠且可供系統使用的 JSON 或 CSV 資料。
🧠 LLMChallenge：雙LLM共識引擎
這種獨特的機制透過運用兩個獨立的LLM——一個作為提取器，一個作為挑戰者——來驗證結果，從而提升資料信任度。系統基於「 空值勝於錯誤 」的原則運作，在處理過程初期捕捉並排除不實資訊。這確保只傳回準確、經過驗證的值，大幅提升自動化工作流程的完整性。
🛠️ Prompt Studio：專屬工程環境
Prompt Studio 提供一個專用的畫布，供提示工程師快速建構、測試和精進提取邏輯。您可以從少量具代表性的文件樣本中快速建立通用提示， 強制執行一致的結構描述 （從簡單文字到巢狀 JSON），並利用內建的 版本控制 功能，輕鬆進行測試和回溯。此功能提供所需的控制，以應對複雜、高可靠度的部署。
🖼️ LLMWhisperer：版面配置保留文件準備
處理真實世界的文件——例如掃描的PDF、多欄位表單或智慧型手機拍攝的影像——需要智慧化的預處理。LLMWhisperer 作為一個輔助服務，產生高度最佳化的輸出，以LLM最能理解的格式呈現。其 獨特的版面配置保留模式 使LLM能夠準確解讀多欄位版面、表單、表格，甚至可靠地偵測手寫文字、核取方塊和選項按鈕。
⚡ SinglePass 與 Summarized Extraction：提升成本效益
透過優化Token使用量，大幅節省成本並提升速度。 SinglePass Extraction 將所有欄位提取提示整合為對完整文件的一次性、大型執行。另一方面， Summarized Extraction 會自動建構一個極度精簡的輸入文件版本，並對此最佳化版本執行提示以處理較少量的文字。這些策略可將Token使用量減少高達 7倍，以最低成本提供最大化提取。
🧑💻 人機協作（HITL）驗證
對於需要絕對確定性的生產級資料，HITL功能彌合了自動提取與無瑕疵資料之間的差距。您可以根據信心分數或欄位值 配置智慧路由規則，確保您的團隊僅審查邊緣案例。使用者可以並排檢視提取的資料和來源文件，運用 來源文件高亮顯示 功能，進行即時驗證、編輯錯誤，並維護完整可稽核的軌跡。
使用案例
Unstract 旨在處理傳統智慧文件處理（IDP）和機器人流程自動化（RPA）系統難以應對的複雜性和規模。
高變異文件處理： 輕鬆自動化涉及高度變異文件的任務，例如處理 來自200家不同銀行的銀行對帳單 或處理在50個不同州有不同變體的相同表單。無論文件變體如何，Unstract 都能確保一致、結構化的JSON輸出。
自動化複雜合約分析： 工程師可以利用 LLMWhisperer 和 SinglePass extraction，從發票中高效提取特定、詳細的項目，或精確定位長篇法律合約中的關鍵條款，將過去僅限人工審核的任務轉化為可靠的自動化工作流程。
資料生態系統整合： 結構化儲存在雲端檔案儲存中的非結構化文件，並使用預建的 ETL 管線自動將其推送到資料倉儲和資料庫。或者，透過呼叫 Unstract API 將提取功能直接嵌入到現有應用程式中，實現在資料攝取時的無縫文件結構化。
獨特優勢
Unstract 旨在超越傳統文件處理解決方案的限制，著重於速度、準確性和工程靈活性。
透過共識建立信任： LLMChallenge （雙LLM共識引擎）是其核心區別所在，在傳統系統僅依賴信心分數或單模型輸出的情況下，它能捕捉並消除不實資訊。這確保了生產級資料的完整性。
最高效率，最低成本： 透過 SinglePass 和 Summarized Extraction 等專業優化技術，實現高達 7倍的Token使用量減少。這大幅降低營運成本，同時提升處理速度。
開源靈活性： 作為一個開源、無程式碼平台，Unstract 為組織提供完全的透明度和控制。它支援多LLM環境（OpenAI、Claude、Azure GPT、Vertex），並允許您根據特定的合規性和效能需求，選擇最佳的向量資料庫（Vector DB）、嵌入模型（Embedding Model）和文字提取服務。
超越IDP和RPA： 透過利用尖端的LLM能力，Unstract 解決了非結構化資料的核心挑戰——尤其是高變異和不一致的格式問題——超越了傳統IDP和RPA基於規則或模板的限制。
結論
Unstract 提供必要的工具和生產架構，將複雜、高變異的文件轉化為可供部署的結構化、可信任資料。專為精準度和規模而打造，它賦予工程師實現更好的自動化擴展，並大幅減少人工監管。
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More information on Unstract
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2023-08
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Source: Similarweb (Sep 24, 2025)
Unstract was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2024-06-19.
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