structured-data

LLMを使用して非構造化テキストから構造化情報を抽出するためのPythonライブラリ。正確なソースグラウンディングとインタラクティブな可視化機能を備えています。

3行のコードで実現する高速かつ正確なML

エージェントのためのプログラミング言語

Schema.org - スキーマとサポートソフトウェア

クラウドにおけるナレッジエージェントと管理

LimiX: ジェネラリスト知能のための構造化データモデリング能力の解放 https://arxiv.org/abs/2509.03505

C、C++、Python、アセンブリ言語、LLVMコンパイラ、データ構造、アルゴリズム、オペレーティングシステム、マイコン、Linux、面接対策の学習

パブリックウェブアクセスのためのオールインワンソリューションを提供する強力な Model Context Protocol (MCP) サーバー

TransmogrifAIは、最小限の手動調整でApache Spark上にモジュール式で再利用可能な、型安全な機械学習ワークフローを構築するためのAutoMLライブラリです。

構造化データおよび非構造化データに対して、統一された SQL（MySQL 互換）を使用したアップサートとベクトルクエリをサポートし、高コンカレンシーと超低レイテンシの要件を満たす、マルチモーダルベクトルデータベース。

ドキュメント、画像、PDF、Word、PPT、URL などのあらゆるデータから、高度な OCR とインテリジェントな構造化データ抽出を用いて、複数の形式（Markdown、JSON、CSV、HTML）でデータを抽出し変換します。

ビジョン言語モデルを活用し、複雑なドキュメントからクリーンなデータを抽出する ⚡

Pythonを基盤としたビジュアルデータ前処理ツール

ウェブサイトのAEO（AIエンジン最適化）およびGEO（生成エンジン最適化）スコアを向上させるためのClaude Codeスキル — 16の基礎チェック、6つのインテリジェンス次元、フレームワーク固有の修正

表形式データのためのディープラーニングツールキット「DeepTables」

.NET で使用するために強く型付けされた C# POCO クラスに変換された Schema.org オブジェクト。すべてのクラスは JSON/JSON-LD および XML にシリアライズ可能で、主に HTML ページの head セクションで構造化データを表現するために使用されます。

WebおよびNode向けの機械学習ライブラリ。