构建AI原生应用需要同时处理结构化和非结构化数据。DigitalOcean推出了统一的数据与学习层，支持PostgreSQL和MySQL高级版，简化数据管理。新版本具备快速扩展、高可用性和深度性能监控，适合高增长的AI初创企业。知识库管理非结构化数据，支持零配置生命周期，降低开发复杂性。

2026年，2X AI创新实验室发布的AI可见性指数分析了70家B2B公司在生成性AI环境中的表现。结果显示，96%的公司在AI驱动的早期发现中几乎不可见，仅4.3%的公司在买家提问时保持可见。传统营销无法满足AI代理的需求，企业需构建结构化数据和API可访问性，以提高在AI评估中的识别度。

Firecrawl现已在Vercel市场上线，帮助开发者利用结构化网页数据支持AI代理和应用。该工具能够将网页抓取为markdown、HTML或结构化数据，支持单次调用检索完整页面内容，并与动态网站互动。

OpenCLI是一个开源项目，能够将网站和聊天记录转化为命令行操作，支持微信、飞书等多种平台。用户可以通过简单命令获取结构化数据，从而提升工作效率。该工具允许在本地浏览器中直接执行命令，避免大模型推理的Token消耗，适合自动化处理和数据分析。

本文介绍了一种基于Nova模型和Strands Agents框架的智能航班变更信息识别系统。该系统通过解析航班变更邮件为结构化JSON数据，降低了人工处理成本和规则引擎维护难度。利用Bedrock AgentCore的无服务器托管和可观测性，确保系统稳定运行并实现持续优化，具备良好的扩展性，适用于多种业务场景。

文章讨论了如何优化内容以提高AI的可见性，强调结构化数据的重要性。通过合理配置robots.txt和llms.txt，确保AI能有效抓取和理解网站内容。AI搜索关注内容的清晰性和可靠性，建议创建知识端点以便AI更好地引用和理解内容。

文章讨论了如何通过Databricks平台提升文档智能化，利用AI和多代理工作流将非结构化文档转化为可搜索的结构化数据，从而提高效率、减少风险并释放团队精力。此方法适用于多个行业。

随着越来越多的人使用AI模型（如ChatGPT）搜索信息，网站需要通过结构化数据，特别是JSON-LD知识图谱，成为可信来源。本文介绍了如何使用PHP函数自动生成JSON-LD知识图谱，以帮助AI理解内容之间的关系，提升被引用的可能性。通过定义实体、构建BlogPosting架构、自动检测主题和映射文章关系，网站可以更好地与AI模型连接，增强内容的可见性和可信度。

Kumo公司推出了KumoRFM-2，这是一个专为企业关系数据设计的基础模型，能够直接处理结构化数据，无需特征工程或模型训练。该模型在多个基准测试中优于传统监督学习模型，支持自然语言查询，适用于大规模数据集，提升了预测准确性，并能应对噪声和缺失数据。

Databricks的Supervisor Agent（SA）通过多步骤推理，结合结构化和非结构化数据，提升企业任务处理效率。SA在学术检索和金融分析等知识密集型任务中表现优异，灵活架构允许用户通过简单配置优化性能，无需编写代码。SA有效分解复杂问题，整合多种数据源，提高检索和推理能力。

Mantis-AI 收购 Futura Produções，成立 Mantis Media Center，结合流媒体技术与智能层，将视频转化为结构化数据，提升运营和盈利潜力。Mantis-AI 计划融资 6500 万美元，CEO 表示此举将推动媒体行业的发展。新部门由 Edmar Moraes 领导，旨在全球扩展，整合数据与运营，打造未来媒体基础设施。

华中科技大学与小红书hi lab联合开源了dots.mocr，旨在解决传统OCR在复杂文档解析中的不足。该工具能够将文字、图表等视觉元素解析为结构化数据，并转换为可编辑的SVG代码，提升文档理解和自动化处理能力。HyperAI官网已上线相关教程，用户可在线体验。

本文介绍了如何利用预训练的大型语言模型（LLM）从文本中提取结构化特征，并与数值列结合以训练监督分类器。内容包括创建混合文本和数值字段的数据集、使用Groq托管的LLaMA模型提取特征，以及在工程化表格数据集上训练和评估分类器的过程。通过将非结构化数据转化为结构化表格数据，提升机器学习模型的预测能力。

Scrapling是一款高效的数据采集工具，能够解决OpenClaw在网页抓取中遇到的问题。它具备穿透防爬虫机制、自动适应网页结构变化和提取结构化数据的能力，适合普通用户使用，且可在旧设备上运行。

构建产品推荐引擎需要结合传统数据库和向量数据库。传统数据库适合处理结构化数据和精确匹配，而向量数据库则用于语义搜索和相似性匹配。两者结合使用能更好地满足现代应用需求。

结构化数据和非结构化数据是现代组织的重要资产。结构化数据具有固定模式，便于分析，常用于财务和客户关系管理。非结构化数据缺乏预定义结构，分析难度大，但能提供市场趋势和客户情感的洞察。通过机器学习和自然语言处理等技术，可以从非结构化数据中提取有价值的信息，帮助企业优化决策和提升客户体验。

现代数据分析可以通过使用Parquet文件和DuckDB简化，直接查询数据，避免传统数据库的复杂性。这种方法提高了分析效率，适合批量处理结构化数据。

OpenClaw推出了PaddleOCR文档解析技能，支持多种文档格式和语言，自动分析文档结构并输出结构化数据，降低集成成本，提高开发效率。PaddleOCR从独立服务转变为可组合的标准化节点，助力知识库构建和自动化处理。