2026年1月，我实操后最推荐的6个AI开源项目（下）

这篇继续聊上下文工程方向的开源项目：MarkItDown把PDF/PPT/表格等一键转干净Markdown；Instructor用Pydantic让LLM稳定输出结构化数据并自动校验重试；Semantic Router用embedding 10ms级意图路由，快省可控

RealJerome

557人浏览 · 2026-01-27 22:08:59

RealJerome · 2026-01-27 22:08:59 发布

2026年1月，我实操后最推荐的6个AI开源项目（下）

同合集的上一篇讲了Browser-Use、Mem0、PageIndex。

这一篇我们继续讲后3个，依然聚焦"上下文工程"：MarkItDown、Instructor、Semantic Router。

第四个：MarkItDown（把一切文档变成LLM能读的格式）

场景：我需要让LLM分析一份PPT、一个Excel表格、一段PDF。但这些文件格式LLM读不了，得先转成文本。

手动复制粘贴？太蠢了。用现成的解析库？格式全乱了。

MarkItDown解决的问题很直接：

把各种文档转成干净的Markdown，保留结构，方便LLM理解。

这是微软AutoGen团队出品的工具。支持的格式多到离谱：PDF、PPT、Word、Excel、图片（OCR+EXIF）、音频（语音转文字）、HTML、CSV、JSON、ZIP、YouTube视频字幕、EPub……

我试了一份带表格的PDF财报，转出来的Markdown表格结构完好、数字准确。直接丢给Claude分析，效果比复制粘贴好太多。

为什么它比其他方案好？

比textract更专注于"保留结构"

比直接用PyPDF2/pdfplumber更省心（一行代码搞定）

支持MCP协议，能直接接入各个Agent

数据：85.5k stars，74位贡献者，微软出品，2.1k项目在用。

适用场景：

文档问答系统的预处理

多格式文档的统一解析

RAG系统的文档入库

局限：OCR和语音转文字依赖外服务，极复杂排版的PDF可能丢失部分格式（社区反映，我没遇到过）。

第五个：Instructor（让LLM返回结构化数据）

场景：我让LLM提取一段文本里的信息，比如"把这段话里的人名、年龄、地址提取出来"。LLM返回了一段自然语言，我还得写正则去解析——又慢又容易出错。

Instructor解决的问题是：让LLM直接返回结构化对象，定义好schema，自动验证、自动重试。

你用Pydantic定义一个数据模型，Instructor让LLM直接输出符合这个模型的对象。

不需要手动写JSON schema，不需要解析字符串，不需要处理格式错误。

Python
class User(BaseModel):
name: str
age: int

user = client.chat.completions.create(
response_model=User,
messages=[{"role": "user", "content": "John is 25 years old"}],
)
# user.name = "John", user.age = 25

核心价值：

自动验证：输出不符合schema？自动重试

流式支持：边生成边返回部分对象

多provider：OpenAI、Anthropic、Google、Ollama一套代码

数据：12.2k stars，254位贡献者，每月300万+下载量，OpenAI/Google/Microsoft团队都在用。

适用场景：

信息提取（NER、关系抽取）

表单解析

任何需要LLM返回结构化数据的场景

局限：主要面向提取任务，不适合开放式生成；对token消耗比纯文本输出稍高。

规避动作：先评估任务是否真的需要结构化输出，简单场景用Prompt指令即可。

第六个：Semantic Router（超快的意图路由）

场景：一个AI客服demo，用户可能问产品问题、投诉、闲聊、敏感话题……每种需要走不同的处理流程。

让LLM判断意图又太慢了，而且每次都要调用API。

Semantic Router解决的问题是：用向量相似度做"超快决策层"，10毫秒级别判断用户意图。

原理很简单：你预定义几条"意图路由"，每条路由有几个示例utterance。用户输入进来，算embedding相似度，瞬间匹配到对应路由。比调LLM快100倍以上。

Python
politics = Route(
name="politics",
utterances=["don't you love politics?", "what's your opinion on the president?"]
)
chitchat = Route(
name="chitchat",
utterances=["how's the weather?", "how are you doing?"]
)
router = SemanticRouter(encoder=encoder, routes=[politics, chitchat])

router("what do you think about the election?").name # -> "politics"

为什么它比LLM判断好？

速度：10ms vs 1000ms

成本：embedding调用比LLM便宜几十倍

可控：明确的规则，出错的概率更低。

数据：3.2k stars，45位贡献者，支持Cohere/OpenAI/HuggingFace/本地模型。