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yifanfeng97/Hyper-Extract

Python6 / 0

LLM을 활용해 문서를 리스트, 그래프, 하이퍼그래프 등 8가지 구조화된 지식 형태로 추출하는 CLI 프레임워크.

TL;DR

Hyper-Extract는 LLM을 활용해 비정형 텍스트를 리스트, 그래프, 하이퍼그래프, 시공간 그래프 등 8가지 구조화된 지식 형태로 변환하는 CLI 도구이다. 80개 이상의 도메인별 YAML 템플릿을 제공하여 코딩 없이 즉시 추출이 가능하며, GraphRAG 및 LightRAG 등 다양한 추출 엔진을 지원한다. 로컬 vLLM부터 OpenAI, Anthropic, DeepSeek 등 다양한 LLM 공급자를 연동할 수 있고, 추출된 지식은 Obsidian으로 내보내거나 MCP 서버를 통해 Claude Desktop 등에서 활용 가능하다.

핵심 포인트

  • 비정형 문서를 리스트, 그래프, 하이퍼그래프, 시공간 그래프 등 8가지 구조화된 지식 형태로 즉시 변환한다.
  • 금융, 법률, 의료 등 80개 이상의 도메인별 YAML 템플릿을 제공하여 코딩 없이 정보 추출이 가능하다.
  • CLI 환경에서 로컬 vLLM부터 OpenAI, Anthropic, DeepSeek 등 다양한 LLM 공급자를 자유롭게 연동한다.
  • 추출된 지식은 Obsidian으로 내보내거나 MCP 서버를 통해 Claude Desktop 등 외부 에이전트에서 직접 쿼리할 수 있다.

이미지 분석

지원하는 8가지 지식 구조와 레코드 타입을 정리한 매트릭스이다.
단순 리스트부터 복잡한 시공간 그래프까지 데이터 성격에 맞춰 선택 가능한 구조화 옵션을 명확히 구분하여 제시한다.
추출된 지식 그래프의 시각화 예시로, 노드와 엣지 관계를 보여준다.
니콜라 테슬라를 중심으로 한 인물 관계도 예시를 통해, 복잡한 텍스트가 어떻게 상호 연결된 그래프 데이터로 변환되는지 구체적으로 나타낸다.
CLI 인터페이스, 템플릿, 추출 엔진, 8가지 데이터 구조로 구성된 3계층 아키텍처이다.
사용자가 CLI 명령어를 통해 템플릿과 엔진을 선택하고, 핵심 엔진이 이를 처리하여 8가지 자동화된 데이터 타입으로 출력하는 시스템 구조를 설명한다.

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