unstructured 是一个 Python 开源库，用于将 PDF、Word、HTML 等非结构化数据转换为结构化元素（如标题、段落）。它支持多种文件类型，提供分区、清理和格式化功能，可集成到 RAG 系统或 LLM 任务中。安装需配置 Python 环境及可选依赖（如 Tesseract、Poppler），支持本地处理、Docker 部署及 Serverless API。通过 LangChain 集成可简化文档加载流程，适用于数据预处理、合同分析及个人 AI 助手等场景。
unstructured 是一个 Python 开源库，设计用于处理和预处理非结构化数据（如 PDF、Word 文档、HTML、图片等），将其转换为结构化格式，方便下游机器学习（ML）或大语言模型（LLM）任务。它提供模块化的组件（称为'bricks'），支持文档分区、清理和格式化，广泛应用于数据管道、RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统和文档分析。
beautifulsoup4：HTML 解析。lxml：XML 处理。nltk：文本处理。tesseract（OCR）、poppler（PDF 处理）、pandoc（EPUB/RTF）。pip install unstructured
验证安装：
import unstructured
print(unstructured.__version__)
# 示例输出：0.16.17
libmagic：文件类型检测（Linux/Mac 需安装）。
# Mac brew install libmagic
# Ubuntu sudo apt-get install libmagic1
使用 Serverless API：
pip install unstructured-client
特定文档类型（如 DOCX）：
pip install "unstructured[docx]"
完整安装（含本地推理依赖，如 PDF 和图片处理）：
pip install "unstructured[local-inference]"
基本安装（不含 PDF/图片处理）：
pip install unstructured
Docker 支持：
docker pull downloads.unstructured.io/unstructured-io/unstructured:latest
docker run -dt --name unstructured downloads.unstructured.io/unstructured-io/unstructured:latest
docker exec -it unstructured bash
unstructured 的核心是通过'bricks'处理文档，分为分区、清理和格式化三大类。以下是主要功能和示例。
将文档拆分为结构化元素（如标题、段落、表格），支持自动文件类型检测。
from unstructured.partition.auto import partition
# 解析 PDF 文件
elements = partition(filename="example.pdf")
for element in elements[:5]:
print(f"{element.category}: {element.text}")
输出示例：
Title: Introduction
NarrativeText: This is the first paragraph...
ListItem: - Item 1
说明：
partition 自动检测文件类型，调用特定分区函数（如 partition_pdf、partition_docx）。Element 对象列表，包含类别（Title、NarrativeText、ListItem、Table 等）和元数据。特定文件类型分区：
from unstructured.partition.pdf import partition_pdf
# 高分辨率解析（包含表格）
elements = partition_pdf(filename="example.pdf", strategy="hi_res")
说明：
strategy="hi_res" 使用计算机视觉和 OCR 提取表格，适合复杂 PDF。tesseract 和 poppler。移除无关内容，如样板文本、标点或句段碎片。
from unstructured.cleaners.core import clean, remove_punctuation
text = "Hello, World!!! This is a test..."
cleaned_text = clean(text, lowercase=True) # 转换为小写并清理
cleaned_text = remove_punctuation(cleaned_text) # 移除标点
print(cleaned_text) # 输出：hello world this is a test
说明：
Element 文本。将数据格式化为下游任务的输入，如 JSON 或 LLM 训练数据。
from unstructured.staging.base import convert_to_dict
# 转换为 JSON
elements = partition(filename="example.docx")
json_data = convert_to_dict(elements)
print(json_data[:2]) # 输出前两个元素
输出示例：
[{"type":"Title","text":"Introduction","metadata":{...}},{"type":"NarrativeText","text":"This is the first paragraph...","metadata":{...}}]
说明：
convert_to_dict 将元素列表转为 JSON，适合 LLM 或数据分析。stage_for_transformers（Hugging Face 集成）。与 LangChain 配合，通过 UnstructuredLoader 加载文档。
from langchain_unstructured import UnstructuredLoader
# 本地加载
loader = UnstructuredLoader(file_path="example.pdf")
docs = loader.load()
print(docs[0].page_content[:100]) # 输出提取的文本
# 使用 Serverless API
loader = UnstructuredLoader(
file_path="example.pdf",
api_key="your_api_key",
strategy="hi_res"
)
docs = loader.load()
说明：
unstructured 和 langchain_unstructured。unstructured-client 和 langchain_unstructured，以及 API 密钥。UnstructuredCSVLoader、UnstructuredHTMLLoader 等。通过 API 进行高效处理，减少本地依赖。
from unstructured_client import UnstructuredClient
client = UnstructuredClient(api_key_auth="your_api_key")
with open("example.pdf", "rb") as f:
response = client.general.partition(file=f, strategy="hi_res")
print(response.elements[:2])
说明：
unstructured-client。在 Docker 容器中运行 unstructured。
# 在容器内运行 Python 脚本
from unstructured.partition.auto import partition
elements = partition(filename="/data/example.pdf")
print([str(el) for el in elements[:5]])
说明：
partition 函数一键解析，降低学习曲线。tesseract、poppler）。DO_NOT_TRACK=true 禁用。SCARF_NO_ANALYTICS=true 禁用 Scarf 统计。与替代方案对比：
unstructured，但封装更简单。unstructured 快 25 倍，支持类似格式，但生态较新。示例（RAG 管道）：
from unstructured.partition.auto import partition
from unstructured.staging.base import convert_to_dict
from langchain_unstructured import UnstructuredLoader
import json
# 解析文档
elements = partition(filename="report.pdf", strategy="hi_res")
json_data = convert_to_dict(elements)
# 保存为 JSON
with open("output.json", "w") as f:
json.dump(json_data, f, indent=2)
# 加载到 LangChain
loader = UnstructuredLoader(file_path="report.pdf")
docs = loader.load()
# 假设使用 LLM 进行问答
from langchain.llms import OpenAI
llm = OpenAI(api_key="your_openai_key")
response = llm(f"Summarize: {docs[0].page_content[:500]}")
print(response)
说明：
pyenv 管理虚拟环境，推荐 Python 3.8.15。unstructured-client 处理文件。scripts/collect_env.py 收集环境信息。tesseract 和 poppler，否则报错。pip install "unstructured[all-docs]" 安装所有文档类型依赖。unstructured[docx]）减少开销。strategy="hi_res" 提取表格，但计算成本较高。export DO_NOT_TRACK=true 或 SCARF_NO_ANALYTICS=true。以下是一个综合示例，展示分区、清理、格式化和 LangChain 集成：
from unstructured.partition.auto import partition
from unstructured.cleaners.core import clean, remove_punctuation
from unstructured.staging.base import convert_to_dict
from langchain_unstructured import UnstructuredLoader
import json
# 配置日志（使用 loguru）
from loguru import logger
logger.add("app.log", rotation="1 MB", level="INFO")
# 解析 PDF
logger.info("Starting PDF processing")
try:
elements = partition(filename="sample.pdf", strategy="hi_res")
except Exception as e:
logger.exception("Failed to process PDF")
raise
# 清理文本
cleaned_elements = []
for element in elements:
text = clean(element.text, lowercase=True)
text = remove_punctuation(text)
cleaned_elements.append({"type": element.category, "text": text})
logger.info("Text cleaning completed")
# 转换为 JSON
json_data = convert_to_dict(cleaned_elements)
with open("output.json", "w") as f:
json.dump(json_data, f, indent=2)
logger.info("JSON output saved")
# LangChain 集成
loader = UnstructuredLoader(file_path="sample.pdf", strategy="hi_res")
docs = loader.load()
logger.info(f"Loaded {len(docs)} documents")
# 打印前 100 个字符
print(docs[0].page_content[:100])
输出示例（app.log）：
2025-05-09T01:33:56.123 | INFO | Starting PDF processing
2025-05-09T01:33:57.124 | INFO | Text cleaning completed
2025-05-09T01:33:57.125 | INFO | JSON output saved
2025-05-09T01:33:57.126 | INFO | Loaded 1 documents
说明：
partition 解析 PDF，hi_res 策略提取表格。
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