yifanfeng97/Hyper-Extract

해결하는 문제

Hyper-Extract는 비구조화된 문서(PDF, Word, PowerPoint, Excel, HTML, EPUB)를 구조화된 지식 기반으로 변환하기 위한 CLI 도구입니다. 대량의 텍스트를 수동으로 읽고 특정 사실을 찾는 번거로움을 제거하여, 정보를 구조화된 데이터(예: 그래프 또는 목록)로 추출하고 질의하며 시각화할 수 있게 해줍니다.

작동 방식

이 도구는 Auto-Types(9개의 강형 데이터 구조), Methods(그래프RAG 및 LightRAG과 같은 추출 및 검색 알고리즘), Templates(금융, 법률, 의료, 일반 분야 등 80개 이상의 YAML 프리셋)로 구성된 3계층 아키텍처를 사용합니다. LLM의 함수 호출 기능을 활용해 이러한 템플릿에 기반하여 문서를 분석하고 질의 가능한 인덱스에 저장합니다. 또한 인크리멘탈 업데이트를 지원하여 기존 지식 기반에 새로운 문서를 추가하고, 소스가 업데이트될 경우 이전 사실을 자동으로 롤백할 수 있습니다.

대상 사용자

• 연구자: 학술 논문을 상호작용 가능한 개념 그래프로 변환하고 싶은 분.
• 금융 분석가: 실적 보고서에서 엔티티와 지표를 추출하고 싶은 분.
• 지식 기반 관리자: 변화하는 문서에서 동기화되고 추적 가능한 지식 기반을 유지하고 싶은 분.
• 개발자: Python API 또는 AI 어시스턴트용 MCP 서버를 통해 구조화된 추출을 통합하고 싶은 분.

주요 특징

• 다양한 지식 구조 지원: 하이퍼그래프, 공간-시간 그래프, 표준 지식 그래프 포함 9가지 유형 지원.
• 풍부한 템플릿 라이브러리: 금융, 법률, 의료, 일반 분야 등 80개 이상의 코드 없이 사용 가능한 YAML 템플릿 제공.
• 인크리멘탈 진화: 모든 사실의 출처를 추적 가능하여 소스 기반 업데이트, 롤백, 감사가 가능.
• वाइन 호환 제공자: OpenAI, Anthropic, Google Gemini, DeepSeek 및 로컬 vLLM 배포와 호환.
• Obsidian 내보내기: 추출된 그래프를 wikilink가 포함된 Markdown 노트로 변환하여 Obsidian 백업에서 사용 가능.