以下是几个可直接用于知识摄取服务的开源项目推荐，均支持企业级文档处理流水线：

1. Unstructured-IO（企业级文档处理）

GitHub:
https://github.com/Unstructured-IO/unstructured
核心功能：

• 支持200+文档格式解析（PDF/Word/Excel/Email/PPT等）
• 提供文档分块、表格提取、OCR集成
• 输出结构化数据（JSON/Parquet）
• 预构建Docker镜像可直接部署

典型部署：

# 运行摄取服务容器
docker run -p 8000:8000 \
  -e ALLOWED_ORIGINS="*" \
  quay.io/unstructured-io/unstructured-api:latest

API调用示例：

import requests

response = requests.post(
    "http://localhost:8000/general/v0/general",
    files={"files": open("document.pdf", "rb")},
    data={"strategy": "fast"}
)
print(response.json())

2. LlamaHub（知识连接器）

GitHub:
https://github.com/run-llama/llama-hub
核心优势：

• 预置100+数据源连接器（Notion/Confluence/Gmail等）
• 支持增量同步和变更检测
• 与LlamaIndex检索系统无缝集成

使用示例：

from llama_index.core import download_loader

ConfluenceReader = download_loader("ConfluenceReader")
loader = ConfluenceReader(base_url="https://your-confluence")
documents = loader.load(space_key="ENG", include_attachments=True)

3. Apache NiFi（数据流水线）

GitHub:
https://github.com/apache/nifi
企业级特性：

• 可视化数据流设计
• 内置PDF/Office文档处理器
• 支持集群部署和ACL控制

典型流水线：

[GetFile] → [ExtractText] → [SplitContent] → [RouteOnAttribute] 
           → [InferSchema] → [PutElasticsearch]

4. OpenMetadata（元数据管理）

GitHub:
https://github.com/open-metadata/OpenMetadata
知识摄取功能：

• 自动提取技术元数据
• 数据血缘追踪
• 与Airflow集成任务调度

部署命令：

docker run -p 8585:8585 \
  -e AIRFLOW_URL=http://airflow:8080 \
  openmetadata/ingestion:latest

5. Doccano（标注平台）

GitHub:
https://github.com/doccano/doccano
适用场景：

• 人工标注数据清洗
• 支持PDF/文本标注
• 导出训练数据集

快速启动：

docker compose -f docker-compose.prod.yml up

技术选型建议

自定义开发建议

若需构建定制化摄取服务，推荐技术栈：

解析引擎: Apache Tika + pdfplumber
文本处理: spaCy + NLTK 
队列系统: RabbitMQ/Celery
存储层: MinIO + PostgreSQL
API框架: FastAPI

以上方案可根据实际需求组合使用，建议优先评估Unstructured-IO的覆盖能力，其预构建API可节省70%以上开发工作量。