Rowfill：批量提取文档结构化信息并自动化分析

综合介绍

Rowfill 是一个开源的文档处理平台，专为知识工作者设计。它利用先进的人工智能技术，从复杂的文档、图像和PDF中提取、分析和处理数据。Rowfill 支持本地大语言模型（LLM）和OpenAI视觉模型，确保数据隐私和安全。该平台提供了高精度的OCR（光学字符识别）功能，能够自动生成文档结构，并允许用户创建定制的工作流程以实现自动化任务处理。Rowfill 采用AGPLv3许可证，完全开源，用户可以自由使用和贡献代码。

其他可以提取PDF结构化数据的工具：Parsio ，但Rowfill更适合对节后话的数据进行分析。

功能列表

• 高级OCR和处理：高精度提取文本、表格和手写内容
• 自动生成文档结构：自动检测并适应不同的文档结构
• 定制工作流程：创建自动化任务处理的定制工作流程
• 本地LLM支持：支持本地大语言模型如Llama、Mistral
• 数据隐私和安全：同步公司数据，确保数据隐私
• 开源项目：基于AGPLv3许可证，完全开源
• 云版本：提供Alpha版云服务

使用帮助

安装流程

1. 运行Docker Compose文件：
   • 下载并安装Docker。
   • 克隆Rowfill仓库：git clone https://github.com/harishdeivanayagam/rowfill.git
   • 进入项目目录：cd rowfill
   • 运行Docker Compose：docker-compose up
2. 配置环境变量：
   • 参考mockenv文件，配置必要的环境变量。
3. 启动数据提取：
   • 配置完成后，启动服务并开始从文档中提取数据。

功能操作流程

1. 文档处理：
   • 上传文档（支持多种格式，如PDF、图像）。
   • 使用高级OCR功能提取文本、表格和手写内容。
   • 自动生成文档结构，便于后续处理。
2. 创建定制工作流程：
   • 进入工作流程创建界面。
   • 选择需要自动化的任务（如数据提取、分析）。
   • 配置任务参数，保存并运行工作流程。
3. 本地LLM支持：
   • 配置本地大语言模型（如Llama、Mistral）。
   • 同步公司数据，确保数据隐私和安全。
4. 云版本使用：
   • 访问Rowfill云版本（Alpha版）。
   • 注册并登录账户，开始使用云服务。

详细操作示例

• 示例1：从PDF中提取表格数据：
  1. 上传PDF文件。
  2. 选择“表格提取”功能。
  3. 系统自动识别并提取表格数据，生成结构化数据文件。
• 示例2：创建自动化数据分析工作流程：
  1. 进入工作流程创建界面。
  2. 选择“数据分析”任务。
  3. 配置分析参数（如数据源、分析方法）。
  4. 保存并运行工作流程，系统自动完成数据分析并生成报告。