HackerTrans
トップ新着トレンドコメント過去質問紹介求人

naren87

no profile record

投稿

What we learned building a multi-agent PDF table extractor

unstract.com
4 ポイント·投稿者 naren87·8 日前·0 コメント

We Split PDF Table Extraction Across 6 Agents and a Codegen Step

unstract.com
2 ポイント·投稿者 naren87·12 日前·0 コメント

Show HN: We built Cursor, but for data transformations [Open Source]

github.com
2 ポイント·投稿者 naren87·3 か月前·0 コメント

Show HN: We built Cursor, but for data transformations (open source)

github.com
1 ポイント·投稿者 naren87·3 か月前·0 コメント

Show HN: We built Cursor, but for data transformations (open source)

github.com
5 ポイント·投稿者 naren87·4 か月前·0 コメント

Show HN: Visitran – Cursor for Data Transformations (open source)

github.com
2 ポイント·投稿者 naren87·4 か月前·0 コメント

Why LLMs Are Not (Yet) the Silver Bullet for Unstructured Data Processing

unstract.com
5 ポイント·投稿者 naren87·4 か月前·0 コメント

Unstract: Open-source platform to ship document extraction APIs in minutes

github.com
1 ポイント·投稿者 naren87·4 か月前·0 コメント

PDF Hell: Why is extracting data still a nightmare?

unstract.com
3 ポイント·投稿者 naren87·5 か月前·2 コメント

Vibe Coding vs. Vibe Engineering

mfbt.ai
2 ポイント·投稿者 naren87·5 か月前·0 コメント

Why LLMs Are Not (Yet) the Silver Bullet for Unstructured Data Processing

unstract.com
1 ポイント·投稿者 naren87·6 か月前·0 コメント

Unstract: Open-source platform to ship document extraction APIs/MCPs in minutes

github.com
2 ポイント·投稿者 naren87·6 か月前·0 コメント

Unstract: Open-source platform to ship document extraction APIs in minutes

github.com
1 ポイント·投稿者 naren87·7 か月前·0 コメント

Specification Grounding: The Missing Link in Vibe Coding

unstract.com
3 ポイント·投稿者 naren87·7 か月前·0 コメント

Unstract: Open-source platform to ship document extraction APIs/MCPs in minutes

github.com
2 ポイント·投稿者 naren87·8 か月前·0 コメント

Unstract: Open-source platform to ship document extraction APIs/MCPs in minutes

github.com
1 ポイント·投稿者 naren87·9 か月前·0 コメント

Unstract: Open-source platform to ship document extraction APIs/MCPs in minutes

github.com
2 ポイント·投稿者 naren87·10 か月前·0 コメント

コメント

naren87
·9 か月前·議論
Great benchmark! It highlights an important but often downstream problem. In real-world pipelines, the bigger issue comes before this: extracting tables from PDFs or scans without breaking their layout. Once the structure is lost (merged headers, nested cells, footnotes, etc.), no data format can fully recover it.

Check out LLMWhisperer from Unstract —> it preserves table and layout fidelity when converting documents for LLM use. You can try it on complex PDFs or forms here: https://pg.llmwhisperer.unstract.com (no signup needed)

Layout preservation upstream often improves downstream accuracy more than choosing between CSV, JSON, or Markdown. Find more details here: https://unstract.com/llmwhisperer/