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。
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
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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。
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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。
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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。
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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。
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OCR 支持：支持 OCR 技术，可以处理扫描的 PDF 文件。
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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：
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方程和代码提取
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元数据提取，包括标题、作者、参考文献和语言
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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。
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…
