MCP 服务现已可用支持 Cursor、VS Code、Claude 和 Codex。

将非结构化文档转成干净, 结构化数据。

精准提取表格、公式与版式，保留像素级结构细节。

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把任意文档转成适合 RAG 的结构块

拖动下方文件，体验 Knowhere 如何把复杂文档转成干净、结构化的 JSON

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即将支持

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几分钟即可集成

真实场景对比，展示开发者为什么选择 Knowhere API

获取 API Key

注册后在控制台生成安全的 API key。

提交任务

发送 URL 或上传文件到处理队列。

接收结果

通过 webhook 或轮询获得结构化 JSON 数据。

# pip install knowhere-python-sdk
import knowhere

client = knowhere.Knowhere(api_key="sk_...")

result = client.parse(url="https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf")

print(result.statistics.total_chunks)
print(result.full_markdown[:200])

能力对比

在覆盖 500+ 精选文档的 50 个检索任务基准中，Knowhere 相比原始文档管线获得了更高的一次命中准确率与召回率，同时使用更少 token、更少 agent 循环并降低延迟。

功能

其他方案

层级结构构建

支持

较弱

复杂合并单元格

支持

较弱

表格边界检测

支持

不支持

来源可追溯

支持

较弱

层级记忆与渐进披露

支持

不支持

无向量 RAG 与混合 RAG

支持

不支持

生产环境 Top-K 提升约 10%+

支持

不支持

图谱构建节省 50%+ token

支持

不支持

应对各种文档挑战

面向复杂文档解析场景设计的企业级能力

Agent 原生结构

为 agent 工程工作流原生设计渐进披露与层级记忆

公式与化学结构识别

为科学文档提取数学公式 (LaTeX/MathML) 与化学结构，准确率约 95%

多格式支持

通过统一 API 处理 20+ 主流格式：PDF、DOCX、XLSX、PPT、HTML、图片等

完整来源追踪

每个提取元素都具备 100% 来源追踪，便于审计与验证 AI 生成内容

本地化部署

支持企业长尾需求的本地部署：冲突检测、合规审计、风险识别等

API 优先设计

RESTful API、webhook、主流语言 SDK 与完整文档

看见数据完成转化

智能管线通过多阶段处理文档，输出可靠结果

输入上传文档 (PDF、DOCX、XLSX 等)

OCR 与检测提取文本，检测表格、公式与图片

结构分析分析版式、关系与层级

JSON 输出为 AI 消费输出干净、结构化数据

20+文件格式

~95%公式准确率

100%来源可追溯

>10%RAG Top-K 提升

简单、透明定价

只按实际用量付费。没有隐藏费用，也没有复杂套餐。

$1.5

每 100 页

就是这样。没有复杂套餐，没有隐藏费用。

随时购买页面额度。无最低消费，无长期承诺。

$1.50

100 页 PDF

$7.50

500 页文档

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10,000 页

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需要更高限制？请联系团队 @knowhereto.ai 获取自定义限制的企业定价。

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任务成功完成后才会扣除页面额度。失败任务不会消耗额度。

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页面额度会在购买后 3 个月过期。

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购买后 14 天内可联系 team@knowhereto.ai 申请退款。

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