12.6K Star!AI开发者必备!文档解析的超级神器:Docling。

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你是否也像我一样,被海量的文档资料淹没,却又苦于无法快速高效地获取所需信息?

又是否渴望将繁琐的文档内容转化为易于理解和使用的格式?

那你有福了,刚好可以为大家种草一款以AI驱动的文档解析工具,切实的解决你的困扰。

它叫做:Docling

它是一个在GitHub上开源的项目,目前已从 2.3K 到 12.6K Star,短短一个多月,这款文档处理工具已经成为众多用户的首选。

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如果你正在开发 RAG(检索增强生成)或 QA(问答)应用,或者需要高效处理多种文档格式,Docling 就是你的 “超级助手”

项目介绍

Docling 是一个开源的以AI驱动的文档解析和处理工具。

它能够轻松读取各种流行的文档格式,包括 PDF、DOCX、PPTX、LSX、图片、HTML、AsciiDoc 和 Markdown,并将其转换为 HTML、Markdown 和 JSON 格式。

主打 快速解析文档并导出为所需格式,为构建 AI 驱动的 RAG/QA 应用提供了高效、便捷的解决方案。

主要功能

  •  多格式支持:支持读取和转换多种文档格式,让你无需担心不同格式的兼容性问题。

  •  PDF 文档理解:不仅能够提取 PDF 文档的文字内容,还能解析页面布局、阅读顺序和表格结构,提供深入的信息,完美还原数据。

  •  统一格式:使用统一的 DoclingDocument 格式来表示文档内容,方便后续处理和分析。

  •  RAG / QA 应用:可以轻松集成 LlamaIndex 和 LangChain 等工具,实现强大的 RAG / QA 应用。

  •  OCR 支持:支持 OCR 技术,可以处理扫描的 PDF 文件。

  •  简单易用:提供简单的 CLI 命令行界面,用户快速使用。

即将上线功能:

  • 方程和代码提取

  • 元数据提取,包括标题、作者、参考文献和语言

  • 原生LangChain扩展

快速使用

安装 Docling 非常简单,只需一行Python安装命令。

pip install docling

解析文档

使用 Docling 也非常简单,以下是一个示例:

from docling.document_converter import DocumentConverter

source = "https://arxiv.org/pdf/2408.09869"  # document per local path or URL
converter = DocumentConverter()
result = converter.convert(source)
print(result.document.export_to_markdown())  # output: "## Docling Technical Report[...]"

更多使用技巧,可以参考官方文档说明。

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适用场景

1、企业知识库构建

快速解析公司内部的 PDF 报告或会议记录,生成 Markdown 索引。

2、问答系统开发

与 LangChain 和 LlamaIndex 无缝结合,搭建文档问答系统。

3、学术研究资料整理

提取参考文献、元数据,自动生成研究笔记。

4、OCR 处理扫描文档

将扫描版文件内容转化为结构化数据,适配后续操作。

技术优势对比

功能Docling市场竞品
多格式支持PDF、DOCX、PPTX、HTML 等多数工具仅支持部分格式
元数据提取标题、作者、参考文献等关键信息支持较少
OCR 支持集成扫描版 PDF 识别需额外工具实现
RAG/QA 集成原生支持 LlamaIndex、LangChain无内置支持
CLI 易用性简单高效,快速上手部分工具复杂

写在最后

Docling 的诞生不仅简化了文档解析的流程,更为 AI 应用开发者提供了一站式工具链。

无论是文档问答、表格提取,还是多语言支持,都能轻松胜任。

它的强大功能已经获得了社区用户的广泛认可,对于需要处理复杂文档解析、构建智能问答或知识管理系统的开发者来说,它也是一款不可或缺的利器。

GitHub 项目地址: github.com/DS4SD/docli…