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heripo-engine

基于 TypeScript · 开源免费,本地部署,数据完全自主可控
⭐ 8 Stars 🍴 1 Forks 💻 TypeScript 📄 Apache-2.0 🏷 AI 6.3分
6.3AI 综合评分
installableaiapple-siliconarchaeologycultural-heritagedigital-transformationtypescript
✦ AI Skill Hub 推荐

heripo-engine 是 AI Skill Hub 本期精选AI工具之一。综合评分 6.3 分,整体质量稳定。我们推荐使用将其纳入你的 AI 工具库,帮助提升工作效率。

📚 深度解析
heripo-engine 是一款基于 TypeScript 的开源工具,在 GitHub 上收获 0k+ Star,是installable、ai、apple-silicon、archaeology领域中的优质开源项目。开源工具的最大优势在于代码完全透明,你可以审计每一行代码的安全性,也可以根据自身需求进行二次开发和定制。

**为什么要使用开源工具而非商业 SaaS?**
对于个人开发者和有隐私需求的用户,本地部署的开源工具意味着数据不离本机,不受第三方服务商的数据政策约束。同时,开源工具通常没有使用次数限制和月度费用,一次安装即可长期使用,对于高频使用场景的总拥有成本(TCO)远低于订阅制商业工具。

**安装与环境准备**
heripo-engine 依赖 TypeScript 运行环境。建议通过 pyenv(Python)或 nvm(Node.js)管理 TypeScript 版本,避免全局环境污染。对于新手用户,推荐先创建虚拟环境(python -m venv venv && source venv/bin/activate),再安装依赖,这样即使出现问题也可以随时删除虚拟环境重新开始,不影响系统稳定性。

**社区与维护**
GitHub Issue 和 Discussion 是获取帮助的最快渠道。在提问前建议先检查 Closed Issues(已关闭的问题),大多数常见问题都已有解答。遇到 Bug 时,提供 pip list 的输出、完整错误堆栈和最小可复现示例,能显著提高开发者响应速度。AI Skill Hub 将持续追踪 heripo-engine 的版本更新,及时通知重要功能变化。
📋 工具概览

heripo-engine 是一款基于 TypeScript 开发的开源工具,专注于 installable、ai、apple-silicon 等核心功能。作为 GitHub 开源项目,它拥有活跃的社区支持和持续的版本迭代,代码完全透明可审计,支持本地部署以保护数据隐私。无论是个人使用还是集成到企业工作流,都能提供稳定可靠的解决方案。

GitHub Stars
⭐ 8
开发语言
TypeScript
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
轻量级项目,按需更新
开源协议
Apache-2.0
AI 综合评分
6.3 分
工具类型
AI工具
Forks
1
📖 中文文档
以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理,如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

heripo-engine 是一款基于 TypeScript 开发的开源工具,专注于 installable、ai、apple-silicon 等核心功能。作为 GitHub 开源项目,它拥有活跃的社区支持和持续的版本迭代,代码完全透明可审计,支持本地部署以保护数据隐私。无论是个人使用还是集成到企业工作流,都能提供稳定可靠的解决方案。

📌 核心特色
  • 开源免费,支持本地部署,数据完全自主可控
  • 活跃的 GitHub 开源社区,持续迭代更新
  • 提供详细文档和使用示例,新手友好
  • 支持自定义配置,灵活适配不同使用环境
  • 可作为基础组件集成进现有技术栈或进行二次开发
🎯 主要使用场景
  • 本地部署运行,保护数据隐私,满足合规要求
  • 自定义集成到现有系统,扩展技术栈能力
  • 作为开源基础组件进行商业化二次开发
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成,实际以官方 README 为准。
安装命令
# 方式一:npm 全局安装
npm install -g heripo-engine

# 方式二:npx 直接运行(无需安装)
npx heripo-engine --help

# 方式三:项目依赖安装
npm install heripo-engine

# 方式四:从源码运行
git clone https://github.com/heripo-lab/heripo-engine
cd heripo-engine
npm install
npm start
📋 安装步骤说明
  1. 访问 GitHub 仓库页面
  2. 按照 README 文档完成依赖安装
  3. 根据系统环境完成初始化配置
  4. 参考官方示例或文档开始使用
  5. 遇到问题可在 GitHub Issues 中查找解答
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理,涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 命令行使用
heripo-engine --help

# 基本用法
heripo-engine [options] <input>

# Node.js 代码中使用
const heripo_engine = require('heripo-engine');

const result = await heripo_engine.run(options);
console.log(result);
以下配置示例基于典型使用场景生成,具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
# heripo-engine 配置说明
# 查看配置选项
heripo-engine --config-example > config.yml

# 常见配置项
# output_dir: ./output
# log_level: info
# workers: 4

# 环境变量(覆盖配置文件)
export HERIPO_ENGINE_CONFIG="/path/to/config.yml"
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 75/100 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理,保留代码块、表格与列表结构。

heripo engine

TypeScript library for extracting structured data from archaeological excavation report PDFs

CI Node.js Python pnpm coverage License

English | 한국어

⚠️ macOS Only: This project currently supports only macOS (Apple Silicon or Intel). See @heripo/pdf-parser README for detailed system requirements.
ℹ️ Notes (v0.1.x): - Korean Report Correction: Korean reports are automatically detected and corrected via VLM (Vision Language Model) - TOC Dependency: Reports without a TOC will fail (intentional). Rare extraction failures will be addressed via human intervention - Vertical Text: Old vertical-text documents with Chinese numeral page numbers are a long-term goal, not currently scheduled
🌐 Online Demo: Try it without local installation → engine-demo.heripo.org

Introduction

heripo engine is a collection of tools for analyzing archaeological excavation report PDFs and extracting structured data. It is designed to effectively process documents that span hundreds of pages and contain complex layouts, tables, diagrams, and photographs.

About heripo lab

heripo lab is an open-source R&D group that combines archaeological domain knowledge with software engineering expertise to drive practical research efficiency.

Kim, Hongyeon (Lead Engineer)

  • Role: Design of LLM-based unstructured data extraction pipeline and system implementation
  • Background: Software Engineer (B.S. in Computer Science and B.A. in Archaeology)
  • Research:
  • A Study on Archaeological Informatization Using Large Language Models (LLMs): Proof of Concept for an Automated Metadata Extraction Pipeline from Archaeological Excavation Reports (2025, Heritage: History and Science Vol. 58 No. 3, KCI Listed)
  • DOI: 10.22755/kjchs.2025.58.3.34
  • Korean Original
  • Official English Version (PDF)_KIM_Hongyeon_2025_A_Study_on_Archaeological_Informatization_Using_Large_Language_Models.pdf>)

Cho, Hayoung (Domain Researcher)

Kim, Gaeun (Software Engineer)

  • Role: Development of archaeology research platforms
  • Background:
  • Software Engineer
  • M.A. in Archaeology (Coursework Completed)
  • B.A. in Archaeology
  • B.A. in Library and Information Science

Key Features

System Requirements

  • macOS (Apple Silicon or Intel)
  • Node.js >= 24.0.0
  • pnpm >= 10.0.0
  • Python 3.9 - 3.12 (⚠️ Python 3.13+ is not supported)
  • jq (JSON processing tool)
  • poppler (PDF text extraction tools)

```bash

Install dependencies

pnpm install

Installation

Install jq

brew install jq

Install poppler

brew install poppler

Install Node.js and pnpm

brew install node npm install -g pnpm ```

For detailed installation guide, see @heripo/pdf-parser README.

Package Installation

```bash

Install individual packages

pnpm add @heripo/pdf-parser pnpm add @heripo/document-processor pnpm add @heripo/model pnpm add @heripo/logger

Or install all at once

pnpm add @heripo/pdf-parser @heripo/document-processor @heripo/model @heripo/logger ```

Build all

pnpm build

Build specific package

pnpm --filter @heripo/pdf-parser build

Usage Examples

Basic Usage

import type { DoclingDocument } from '@heripo/model';

import { anthropic } from '@ai-sdk/anthropic';
import { openai } from '@ai-sdk/openai';
import { DocumentProcessor } from '@heripo/document-processor';
import { Logger } from '@heripo/logger';
import { PDFParser } from '@heripo/pdf-parser';
import { readFile } from 'node:fs/promises';

const logger = new Logger({
  debug: (...args) => console.debug('[heripo]', ...args),
  info: (...args) => console.info('[heripo]', ...args),
  warn: (...args) => console.warn('[heripo]', ...args),
  error: (...args) => console.error('[heripo]', ...args),
});

// 1. PDF Parsing
const pdfParser = new PDFParser({
  port: 5001,
  logger,
});

await pdfParser.init();

const tokenUsageReport = await pdfParser.parse(
  'file:///path/to/report.pdf',
  'report-001',
  async (artifactDir) => {
    const doclingDocument = JSON.parse(
      await readFile(`${artifactDir}/result.json`, 'utf8'),
    ) as DoclingDocument;

    // 2. Document Processing (inside callback)
    const processor = new DocumentProcessor({
      logger,
      fallbackModel: anthropic('claude-opus-4-5'),
      pageRangeParserModel: openai('gpt-5.2'),
      tocExtractorModel: openai('gpt-5.1'),
      captionParserModel: openai('gpt-5-mini'),
      textCleanerBatchSize: 10,
      captionParserBatchSize: 5,
      captionValidatorBatchSize: 5,
    });

    const { document, usage } = await processor.process(
      doclingDocument,
      'report-001',
      artifactDir,
    );

    // 3. Use Results
    console.log('TOC:', document.chapters);
    console.log('Images:', document.images);
    console.log('Tables:', document.tables);
    console.log('Footnotes:', document.footnotes);
    console.log('Token Usage:', usage.total);
  },
  true, // cleanupAfterCallback
  {}, // PDFConvertOptions
);

// Cleanup
await pdfParser.dispose();

Advanced Usage

// Specify LLM models per component + fallback retry
const processor = new DocumentProcessor({
  logger,
  fallbackModel: anthropic('claude-opus-4-5'), // For retry on failure
  pageRangeParserModel: openai('gpt-5.2'),
  tocExtractorModel: openai('gpt-5.1'),
  validatorModel: openai('gpt-5.2'),
  visionTocExtractorModel: openai('gpt-5-mini'),
  captionParserModel: openai('gpt-5-nano'),
  textCleanerBatchSize: 20,
  captionParserBatchSize: 10,
  captionValidatorBatchSize: 10,
  maxRetries: 3,
  maxValidationRetries: 3,
  enableFallbackRetry: true, // Automatically retry with fallbackModel on failure (default: false)
  onTokenUsage: (report) => console.log('Token usage:', report.total),
});

Development Guidelines

  • All tests must pass (pnpm test)
  • 100% code coverage must be maintained
  • ESLint and Prettier rules must be followed
  • Commit messages must follow Conventional Commits

Demo Application

Online Demo

Try it without local installation:

🔗 https://engine-demo.heripo.org

The online demo has a daily usage limit (3 times). For full functionality, local execution is recommended.

Web Demo (Next.js)

A web application providing real-time PDF processing monitoring:

```bash cd apps/demo-web cp .env.example .env

Set LLM API keys in .env file

pnpm install pnpm dev ```

Access http://localhost:3000 in your browser

Key Features:

  • PDF upload and processing option configuration
  • Real-time processing status monitoring (SSE)
  • Processing result visualization (TOC, images, tables)
  • Job queue management

For detailed usage, see apps/demo-web/README.md.

Data Pipeline

Raw Data Extraction → Archaeological Data Ledger → Archaeological Data Standard → Domain Ontology → DB Storage
StageDescription
**Raw Data Extraction**Document data structurally extracted in the original format of PDF reports (no archaeological interpretation)
**Data Ledger**Immutable ledger structured using a universal model covering global archaeology
**Data Standard**Extensible standard model (base standard → country-specific → domain-specific extensions)
**Ontology**Domain-specific semantic models and knowledge graphs
**DB Storage**Independent storage and utilization for each pipeline stage

Current Implementation (v0.1.x):

  • ✅ PDF parsing and OCR (Docling SDK)
  • ✅ Document structure extraction (TOC, chapters/sections, page mapping)
  • ✅ Image/table extraction and caption parsing

Planned Stages:

  • 🔜 Immutable Ledger (universal archaeological model, concept extraction)
  • 🔜 Extensible Standardization (hierarchical standard model, normalization)
  • 🔜 Ontology (semantic model, knowledge graph)
  • 🔜 Production Ready (performance optimization, API stability)

For a detailed roadmap, see docs/roadmap.md.

Packages

PackageVersionDescription
[@heripo/pdf-parser](./packages/pdf-parser)0.1.xPDF parsing and OCR
[@heripo/document-processor](./packages/document-processor)0.1.xDocument structure analysis and LLM processing
[@heripo/model](./packages/model)0.1.xData models and type definitions
[@heripo/logger](./packages/logger)0.1.xLogger interface and adapter

Package Documentation

Test specific package

pnpm --filter @heripo/pdf-parser test pnpm --filter @heripo/document-processor test ```

Package-Specific Commands

```bash

Test specific package (with coverage)

pnpm --filter @heripo/pdf-parser test:coverage

Watch mode for specific package

pnpm --filter @heripo/pdf-parser dev ```

📚 实用指南(长尾问题)
适合谁
  • 需要从图片、PDF 提取文字的文档自动化场景
最佳实践
  • 先在测试环境跑通最小用例,再接入生产数据
常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
部署方案
  • 云端托管:可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
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⭐ 最佳实践
  • 先在测试环境跑通最小用例,再接入生产数据
⚠️ 常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
👥 适合人群
AI 技术爱好者研究人员和学生开发者和工程师技术创业者
🎯 使用场景
  • 本地部署运行,保护数据隐私,满足合规要求
  • 自定义集成到现有系统,扩展技术栈能力
  • 作为开源基础组件进行商业化二次开发
⚖️ 优点与不足
✅ 优点
  • +Apache-2.0 协议,可免费商用
  • +完全开源免费,无授权费用
  • +本地部署,数据完全自主可控
  • +开发者社区支持,遇问题可查可问
⚠️ 不足
  • 安装和初始配置可能需要一定技术基础
  • 功能完整性通常不如成熟商业产品
  • 技术支持主要依赖开源社区,响应速度不稳定
⚠️ 使用须知

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台,本页面信息基于公开数据整理,不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。

📄 License 说明

✅ Apache 2.0 — 宽松开源协议,可商用,需保留版权声明和 NOTICE 文件,含专利授权条款。

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❓ 常见问题 FAQ
根据工具类型不同,要求也有差异。Python 工具通常需要安装 Python 3.8+ 和 pip;Node.js 工具需要 Node 16+;Docker 工具只需安装 Docker Desktop 即可。对于没有命令行基础的用户,建议先通过教程了解基本的终端操作,再尝试安装。
💡 AI Skill Hub 点评

经综合评估,heripo-engine 在AI工具赛道中表现稳健,质量良好。如果你已有明确的使用需求,可以直接上手体验;如果还在评估阶段,建议对比同类工具后再做决策。

📚 深入学习 heripo-engine
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🌐 原始信息
原始名称 heripo-engine
原始描述 开源AI工具:TypeScript library for extracting structured data from archaeological excavation。⭐8 · TypeScript
Topics installableaiapple-siliconarchaeologycultural-heritagedigital-transformationtypescript
GitHub https://github.com/heripo-lab/heripo-engine
License Apache-2.0
语言 TypeScript
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/heripo-lab/heripo-engine 🌐 官方网站  https://engine-demo.heripo.org

收录时间:2026-05-22 · 更新时间:2026-05-22 · License:Apache-2.0 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。