unstract
使用LLM将非结构化文档（如PDF、图片）转换为结构化JSON数据。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：unstract。 它的用途是：使用LLM将非结构化文档（如PDF、图片）转换为结构化JSON数据。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/unstract/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“帮我把这批供应商发票PDF里的‘发票号’、‘开票日期’、‘含税金额’和‘供应商名称’提取出来，整理成表格。” 它会引导你在Unstract的Prompt Studio中创建相应的提取提示，配置LLM，并运行批量处理任务，最终输出结构化的JSON数据供你导出使用。
介绍
Unstract 旨在解决企业处理海量非结构化文档（如合同、发票、报告）时，数据提取困难、流程繁琐的痛点。它通过自然语言提示（Prompt）定义需要提取的数据结构，利用LLM自动从PDF、图像、扫描件等文档中抽取信息，并输出为干净的JSON格式，可直接用于数据库或下游业务系统。
用户可以通过其提供的 Prompt Studio 界面，用自然语言描述需要提取的字段和规则，无需编写复杂的正则表达式或为每种文档格式定制模板。系统支持对接多种LLM提供商（如OpenAI、Anthropic、Bedrock、Ollama），并可将提取流程部署为API服务或ETL管道，实现自动化处理。
该工具特别适合金融、保险、医疗、合规（KYC）等行业中，需要从大量格式各异的文档中快速、准确提取结构化数据的团队。例如，财务人员处理发票，法务人员审查合同，或客服人员整理客户表单。
使用建议：在定义提取提示词时，尽量清晰、具体地描述字段和上下文，以提高LLM识别的准确性。对于高度敏感数据，建议进行本地部署以保障数据安全。初次使用时，可从简单的文档类型开始，逐步优化提示词。
核心特点
与需要为每种文档格式编写定制解析代码的传统方案不同，Unstract 允许用户仅通过自然语言提示（Prompt）一次定义提取逻辑，即可灵活处理同一业务下不同供应商、不同版式的文档变体，极大降低了开发维护成本。
注意事项
对于需要极高精度（如法律条文逐字核对）或文档质量极差（如严重模糊、手写潦草）的场景，可能仍需人工复核。
常见问题
Unstract支持处理哪些类型的文档？
支持PDF、图像（JPG/PNG）、扫描件等多种非结构化文档格式。
是否需要编程知识来使用Unstract？
核心的提取逻辑定义通过自然语言提示完成，无需编程，但部署和集成可能需要一定的技术知识。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/unstract/raw/index.md 读取 unstract 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/unstract/raw/index.md（查看排版版本）