开源

🚀 DocETL：用LLM驱动的ETL神器，让数据处理飞起来！

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MIT

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DocETL是一款由UC Berkeley研发的LLM驱动型ETL工具，通过创新性的交互式UI和Python API，为数据处理领域带来革命性体验。其独特的LLM集成能力、灵活的部署方式及学术-工业双重基因，正在重塑数据工程工作流。

你还在为复杂的数据处理流程抓耳挠腮吗？DocETL这个GitHub爆款开源工具或许能给你惊喜！✨

**🎯 核心功能**

这款由加州大学伯克利分校打造的LLM驱动ETL工具，堪称数据工程师的‘瑞士军刀’！通过交互式UI（DocWrangler）和Python包双模式操作，支持从PDF、文本到表格的全链路处理。最酷的是——它能自动优化数据清洗流程，就像给你的代码装上了‘智能大脑’🧠。

**💡 使用场景**

• 需要批量处理合同/发票等非结构化文档的企业

• 想快速构建数据管道的机器学习工程师

• 追求效率的科研人员（附赠超详细的教程哦~📚）

**🔥 爆款密码**

虽然只有2.1k星标，但它可是GitHub趋势榜常客！独特的LLM+ETL组合拳，完美契合当前AIGC热潮。文档里贴心地准备了‘GPT写作提示词模板’，连新手也能秒变pipeline高手。

**📦 安装小贴士**

懒人福音：直接docker run就能启动本地服务！想深度定制？手动配置环境也只需3步：clone仓库→填入API密钥→make install。AWS用户还能无缝对接Bedrock模型，简直是云原生爱好者的福音☁️。

**🌟 社区反响**

尽管不是大厂出品，但凭借学术背书和实用主义设计，已经圈粉无数数据工程师。评论区高频出现‘生产力提升神器’‘终于找到对胃口的工具了’等暖心评价。

Python 文档理解 LLM