이제 단 한 번의 명령으로 무질서한 문서를 구조화된 지식으로 변환하세요.

그것의 이름은 Hyper-Extract입니다.

대부분의 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 도구들은 단순히 PDF를 청킹 (chunking) 하고 검색이 잘 되기를 바랄 뿐입니다.

Hyper-Extract는 훨씬 더 놀라운 일을 수행합니다:

비구조화된 텍스트를 다음과 같이 변환합니다:

• 지식 그래프 (Knowledge graphs)
• 하이퍼그래프 (Hypergraphs)
• 시계열 그래프 (Temporal graphs)
• 공간 그래프 (Spatial graphs)
• 시공간 그래프 (Spatio-temporal graphs)
• 강력한 타입의 데이터 모델 (Strongly typed data models)
• Obsidian vault
• MCP (Model Context Protocol) 준비 완료된 지식 베이스 (knowledge bases)

따라서 AI에게 "이 보고서를 읽어줘"라고 요청하는 대신, 보고서를 실제 지식 시스템으로 변환할 수 있습니다.

사용 사례:

→ 논문을 연구 그래프로 변환
→ 실적 보고서에서 기업, 인물, 지표 및 리스크 추출
→ 개인 문서를 활용한 검색 가능한 지식 베이스 구축
→ vLLM을 사용하여 로컬에서 실행함으로써 데이터를 기기에 유지
→ MCP를 통해 Claude Desktop 또는 IDE 에이전트에서 추출된 지식에 쿼리 수행

또한 금융, 법률, 의료, 산업 및 일반 도메인에 걸친 80개 이상의 YAML 템플릿이 함께 제공됩니다.

이것은 단순한 문서 추출이 아닙니다.

이것은 RAG가 제대로 된 중심(spine)을 갖추었을 때의 모습입니다.

Repo: https://t.co/nXW6QxkLwy
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