Unstract 文档 JSON 提取与 ETL 部署

解决什么问题

处理重复 PDF、扫描件和文档批次时，团队常把时间花在人工摘录、字段映射和临时脚本上：同一套发票、合同、报表的字段位置会变，输出 JSON 的 schema 不稳定，后续 ETL 又要重新写解析逻辑。这个技能面向需要在自动化流水线里交付文档到 JSON 提取能力的人，把 Unstract 的平台、工作流、API 与 ETL 接口组织成可落地的部署路径。

技能如何工作

核心能力是把提示定义的提取工作流包装成可复用服务：先准备 Unstract 平台、Docker / Docker Compose、Git、LLM 提供商凭证和目标文档源；再按业务对象设计提取与校验流程，让文档批次进入平台后生成结构化 JSON；最后通过 API、ETL、MCP 或 n8n 节点接入现有自动化链路。

关键步骤包括：

• 梳理输入文档类型、目标字段和失败样本，明确哪些字段必须严格校验；
• 在 Unstract 中配置提取工作流，把 LLM 输出约束到目标 schema；
• 用 Docker Compose 或托管云方式承载平台，避免在业务代码里散落解析规则；
• 将提取结果封装为 API，供上游调用，或写入下游数据库、消息队列和 n8n 流程；
• 对批量任务增加批次标识、重试和 schema 校验，保证长任务可追踪。

适用边界

它适合重复、批量、可定义 schema 的文档提取场景，尤其是已经使用 Docker、Git 和 LLM 凭证的工程环境。不适合当作通用 OCR：低质量扫描、复杂版式或高度模糊字段仍需要清洗、模板化提示和人工复核。若文档包含敏感信息，应先确认数据驻留、访问控制和第三方 LLM 策略。