ContextGem: 让从文档中提取结构化数据变得轻而易举的LLM框架

ContextGem 是一个强大的 LLM 框架，旨在简化从文档中提取结构化数据的过程。它致力于解决手动编写复杂提示的痛点，并提供强大的数据建模和验证功能，从而显著减少开发时间。更重要的是，ContextGem 支持多语言输入输出，无需任何额外的提示工程。

主要特性

• 自动化动态提示: 不再需要手动编写复杂的提示代码。 ContextGem 可以自动生成适应不同文档的提示，提高提取效率和准确性。
• 强大的数据建模和验证: ContextGem 提供了强大的数据建模功能，可以方便地定义所需的数据结构。同时，内置的验证机制能够确保提取的数据符合预定义的规范，减少错误并提高数据质量。
• 减少开发时间: 通过自动化提示和强大的数据建模功能，ContextGem 大大简化了开发流程，显著减少了开发时间和成本。
• 支持多语言输入输出: ContextGem 支持多种语言的输入和输出，无需进行额外的提示工程即可处理不同语言的文档。

如果您正在寻找一个能够简化文档结构化数据提取的框架，那么 ContextGem 绝对值得您尝试！

项目地址：ContextGem on GitHub

#框架