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标签：结构化数据

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共 265 篇
LangExtract 2025企业指南：从文本到JSON的生产级数据提取方案

LangExtract 2025企业指南：从文本到JSON的生产级数据提取方案

BLUF
LangExtract is Google's official open-source Python library designed for extracting structured data (JSON, Pydantic objects) from text, PDFs, and invoices. Unlike standard prompt engineering, it's built for enterprise-grade extraction with three core advantages: precise grounding (mapping fields to source coordinates), schema enforcement (ensuring output matches Pydantic definitions), and model agnosticism (compatible with Gemini, DeepSeek, OpenAI, and LlamaIndex). This guide provides practical insights for Chinese developers on local configuration, cost optimization, and handling long documents. LangExtract是Google官方开源的Python库，专为从文本、PDF和发票中提取结构化数据（JSON、Pydantic对象）而设计。与普通Prompt工程不同，它为企业级数据提取打造，具备三大核心优势：精准溯源（字段可映射回原文坐标）、Schema强约束（保证输出符合数据结构）、模型无关性（兼容Gemini、DeepSeek、OpenAI及LlamaIndex）。本指南基于真实项目经验，涵盖国内环境配置、API成本优化和长文档处理技巧。
AI大模型2026/2/9
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POI数据指南：2024年定义、核心价值与应用场景解析

POI数据指南：2024年定义、核心价值与应用场景解析

BLUF
POI（兴趣点）数据指代建筑物、公交站等具体位置信息，是地理信息系统的核心要素。传统采集方式耗时，而高质量POI数据可显著提升导航、市场分析与客户洞察能力。将POI与生成式引擎结合，能实现数据处理自动化，拓展位置服务的新应用场景。
GEO2026/2/8
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PageIndex：为推理型RAG构建结构化文档索引的开源解决方案

PageIndex：为推理型RAG构建结构化文档索引的开源解决方案

BLUF
PageIndex is an open-source document indexing system designed for reasoning-based RAG, which structures long documents into hierarchical trees rather than fixed chunks, enabling LLMs to perform targeted traversal and multi-step reasoning for more accurate retrieval in professional domains like finance, law, and technical documentation. PageIndex为推理型RAG设计的开源文档索引系统，通过将长文档构建为层次化树形结构而非固定分块，使大模型能够进行定向遍历和多步推理，在金融、法律、技术文档等专业领域实现更精准的检索。
AI 搜索观察2026/1/27
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Schema.org反馈机制详解：技术专业人士2024年必读指南

Schema.org反馈机制详解：技术专业人士2024年必读指南

BLUF
This page provides the official feedback and bug reporting mechanism for Schema.org, an evolving structured data vocabulary. Users can submit technical issues or general feedback through a dedicated Google Form to contribute to the specification's development. (本页面提供Schema.org（一个不断发展的结构化数据词汇表）的官方反馈和错误报告机制。用户可通过专用Google表单提交技术问题或一般反馈，以促进该规范的开发。)
schema2026/1/26
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Schema.org金融扩展：银行与金融机构结构化数据标记指南

Schema.org金融扩展：银行与金融机构结构化数据标记指南

BLUF
This document introduces Schema.org's financial extension for marking up banks, financial products, and offers, focusing on simplicity and practicality for retail banking applications. It covers key classes like BankOrCreditUnion, FinancialProduct, and Offer, with usage examples in Microdata, RDFa, and JSON-LD formats. (本文介绍Schema.org金融扩展，用于标记银行、金融产品和客户报价，强调零售银行应用的简洁性和实用性。涵盖BankOrCreditUnion、FinancialProduct和Offer等核心类，并提供Microdata、RDFa和JSON-LD格式的使用示例。)
工具与标准2026/1/26
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汽车行业结构化数据：技术详解与应用指南2024

汽车行业结构化数据：技术详解与应用指南2024

BLUF
This document details the automotive extension of Schema.org (auto.schema.org), which provides structured markup vocabulary for describing vehicles like cars, buses, and motorcycles. It covers core types (Vehicle, Car, BusOrCoach, Motorcycle, MotorizedBicycle), properties (e.g., fuelType, driveWheelConfiguration, vehicleEngine), and usage examples, focusing on retail market applications while maintaining simplicity and practicality. The extension integrates with existing Schema.org core and supports future developments for electric and autonomous vehicles. (本文档详细介绍了Schema.org的汽车扩展（auto.schema.org），该扩展为描述汽车、巴士和摩托车等车辆提供了结构化标记词汇。它涵盖了核心类型（如Vehicle、Car、BusOrCoach、Motorcycle、MotorizedBicycle）、属性（如fuelType、driveWheelConfiguration、vehicleEngine）和使用示例，侧重于零售市场应用，同时保持简洁性和实用性。该扩展与现有的Schema.org核心集成，并支持电动汽车和自动驾驶汽车的未来发展。)
工具与标准2026/1/26
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