Unifiles

LLM 应用层的文档处理基础设施

Unifiles 是一个自托管的文档处理平台，为 AI 应用提供文件存储、内容提取和知识库管理的完整解决方案。

为什么选择 Unifiles？

• 三层解耦架构

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  文件存储、内容提取、知识库管理完全解耦，灵活组合满足不同场景需求

  了解架构

• Markdown 即真相

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  统一的 Markdown 输出格式，消除格式碎片化，简化下游处理逻辑

  了解更多

• 简洁的 API

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  类 Stripe 的命名空间化 SDK 设计，几行代码完成复杂的文档处理流程

  查看 API

• 完全自托管

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  数据完全由你控制，支持 Docker Compose 和 Kubernetes 部署

  部署指南

快速体验

from unifiles import UnifilesClient

client = UnifilesClient(api_key="sk_...")

# 上传文件
file = client.files.upload("contract.pdf")

# 提取内容
extraction = client.extractions.create(file_id=file.id)
extraction.wait()
print(extraction.markdown)  # Markdown 格式的内容

# 创建知识库并搜索
kb = client.knowledge_bases.create(name="contracts")
client.knowledge_bases.documents.create(kb_id=kb.id, file_id=file.id)

results = client.knowledge_bases.search(
    kb_id=kb.id,
    query="违约条款"
)

完整快速开始指南

核心功能

Layer 1: 文件存储

安全存储各种格式的文档，支持去重、元数据和标签管理。

file = client.files.upload(
    "document.pdf",
    metadata={"project": "Q4-review"},
    tags=["finance", "quarterly"]
)

Layer 2: 内容提取

将 PDF、Word、Excel 等格式转换为结构化的 Markdown。

extraction = client.extractions.create(
    file_id=file.id,
    mode="advanced",  # 高精度 OCR
    options={"extract_tables": True}
)

Layer 3: 知识库

构建向量知识库，支持语义搜索和混合搜索。

results = client.knowledge_bases.search(
    kb_id=kb.id,
    query="关键条款",
    search_type="hybrid",
    top_k=10
)

集成生态

• LangChain

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  原生 Retriever 和 Loader 支持，无缝集成 RAG 流程

  LangChain 集成

• Webhooks

  ---

  事件驱动的处理通知，构建响应式应用

  Webhook 指南

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获取帮助

• GitHub Issues - 报告问题
• GitHub Discussions - 社区讨论
• 故障排除 - 常见问题解决

开源协议

Unifiles 采用 Apache 2.0 开源协议。