structured-data

使用 LLM 進行結構化資訊抽取的 Python 函式庫，具備精確來源定位與互動式視覺化

三行程式碼即可實現快速且精確的機器學習。

用於代理的程式語言

Schema.org：結構描述與相關軟體支援

雲端中的知識代理與管理

LimiX: Unleashing Structured-Data Modeling Capability for Generalist Intelligence https://arxiv.org/abs/2509.03505

學習 C & C++ & Python & 組合語言 LLVM 編譯器 資料結構 演算法 作業系統 單晶片 Linux 面試

一款強大的 Model Context Protocol (MCP) 伺服器，為公開網路存取提供全方位解決方案。

TransmogrifAI 是一套 AutoML 函式庫，用於在 Apache Spark 上建構模組化、可重複使用、強型別的機器學習工作流程，並將手動調整降至最低

一個多模態向量資料庫，在結構化與非結構化資料上支援使用統一 SQL（相容 MySQL）進行 upsert 與向量查詢，同時滿足高併發與超低延遲的需求。

透過智慧結構化資料提取與先進 OCR 技術，從任何文件、圖片、PDF、Word 文件、PPT 或網址中提取並將資料轉換為多種格式（Markdown、JSON、CSV、HTML）。

由 python 驅動的視覺化資料準備工具

用於改善網站 AEO（AI 引擎優化）與 GEO（生成式引擎優化）分數的 Claude Code 技能 — 16 項基礎檢查、6 個智慧維度、框架特定修復。

DeepTables：表格資料深度學習工具包

轉換為強型別 C# POCO 類別的 Schema.org 物件，用於 .NET。所有類別皆可序列化為 JSON/JSON-LD 與 XML，通常用於表示 HTML 頁面 head 區段中的結構化資料。

適用於 Web 與 Node.js 的機器學習函式庫。