yifanfeng97/Hyper-Extract

해결하는 문제

Hyper-Extract는 비구조화된 텍스트 문서를 구조화되고 강형 타입의 '지식 추상'으로 변환하기 위한 CLI 도구 및 프레임워크입니다. 수동으로 정보를 읽고 정리하는 노동을 제거하고, 단순한 목록에서 복잡한 시공간 그래프에 이르기까지 다양한 형식으로 데이터를 자동으로 추출하여 사용자가 생성된 지식 기반을 질의하고 시각화할 수 있도록 합니다.

작동 방식

이 시스템은 Auto-Types(8개의 강형 데이터 구조), Methods(그래프RAG 및 라이트RAG과 같은 추출 알고리즘), Templates(80개 이상의 도메인별 프리셋)으로 구성된 3계층 아키텍처를 사용합니다. 선택된 템플릿에 따라 함수 호출 기능을 갖춘 LLM(GPT-4o, Claude, DeepSeek 등)과 OpenAI 호환 임베딩 모델을 활용하여 문서를 분석합니다. 추출된 데이터는 지속 가능한 지식 기반으로 저장되며, 새로운 문서가 추가될 때마다 점진적으로 진화할 수 있습니다.

대상 사용자

• 연구자: 학술 논문을 상호작용 가능한 개념 그래프로 변환하고 싶은 분.
• 금융 분석가: 실적 보고서에서 엔티티와 지표를 추출하고 싶은 분.
• 개발자: 데이터를 온프레미스에 보관하기 위해 vLLM을 사용한 로컬 및 사내 배포를 원하는 분.
• 지식 관리자: 위키링크를 활용해 Obsidian으로 노트를 정리하고 싶은 분.

주요 특징

• 다양한 지식 구조 지원: 하이퍼그래프 및 시공간 그래프를 포함한 8종류의 구조를 지원합니다.
• 풍부한 템플릿 라이브러리: 금융, 법적, 의료 등 다양한 도메인에 대응하는 80개 이상의 YAML 템플릿 제공.
• 다중 모델 호환성: OpenAI, Anthropic, DeepSeek, Alibaba Cloud 및 로컬 vLLM 배포와 호환됩니다.
• Obsidian 통합: 추출된 그래프를 직접 Obsidian 백업에 내보낼 수 있습니다.
• MCP 서버: Claude Desktop 및 IDE 에이전트와 같은 MCP 호환 보조 도구에 지식 추상을 노출합니다.