yifanfeng97/Hyper-Extract

외부 오픈소스 저장소를 소개하는 글입니다. HDATF 제품이 아닙니다.

무엇을 하나

Hyper-Extract는 문서에서 사실과 관계를 뽑아 지식 그래프 같은 구조화 자료로 바꾸는 Python 라이브러리이며, he CLI와 he-mcp 서버를 함께 제공합니다. 흩어진 문서를 검색과 질의응답에 쓸 지식 자료로 정리하려는 개발자와 분석 담당자를 위한 도구입니다. txt와 md 파일은 바로 읽고, markitdown 기반의 선택 설치 항목을 더하면 PDF, DOCX, PPTX, XLSX도 읽습니다. 결과는 목록, 집합, 그래프, 하이퍼그래프, 시간 그래프, 공간 그래프, 시공간 그래프, 문서 모음 같은 구조로 저장하고 Obsidian, GraphML, CSV, JSON-LD, Cypher 형식으로 내보낼 수 있습니다. 금융, 법률, 의료, 산업 같은 분야별 YAML 템플릿과 GraphRAG, LightRAG, Hyper-RAG, KG-Gen 같은 추출 방법 중에서 골라 씁니다. 추출에는 function calling(정해진 형식으로 답을 돌려받는 호출 방식)을 지원하는 LLM과 OpenAI 호환 embedding 모델이 함께 필요합니다. 공급자 문서에 따르면 Anthropic, Gemini, DeepSeek는 embedding 모델을 따로 짝지어야 하고, Bailian의 qwen-max와 deepseek-v3는 json_object 형식만 지원해 쓸 수 없습니다. 문서마다 출처와 내용 hash를 기록해 바뀐 문서만 다시 처리하고, 문서 하나에서 온 내용만 따로 되돌릴 수도 있습니다. he-mcp 서버는 읽기와 내보내기만 하며 템플릿 목록, 정보 조회, 검색, 질의응답, 내보내기 tool을 제공합니다. 지식 템플릿의 언어 옵션은 중국어와 영어 두 가지이고, 폴더를 지정하면 그 폴더 바로 아래 파일만 읽으며, 글자 층이 없는 PDF는 OCR을 먼저 거쳐야 합니다.

라이선스

자체 라이선스 표준이 아닌 자체 라이선스입니다. 재사용 전에 라이선스 파일을 직접 읽어야 합니다.

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Trendshift 순위 목록에 오른 저장소만 담았고, 목록은 후보를 찾는 데만 썼습니다. 순위 숫자는 옮기지 않았습니다. 설명과 라이선스, 별 수는 각 GitHub 저장소에서 확인했습니다. 해설은 우리의 판단입니다. 이 프로젝트들을 직접 시험한 것은 아니며, 상승 목록에 올랐다고 품질이 증명되지는 않습니다.