前置要求
- 必须安装 Python 3.10 ~ 3.12（推荐 3.11，兼容性最好）
- 安装好 pip（Python 自带包管理工具）
- Windows 建议使用 PowerShell
- Docling 自带 OCR：
- ✅ 自动识别图片里的文字
- ✅ 支持中文、英文、表格
- ✅ 比 Tesseract 准得多
- ✅ 不用配置、不用环境
创建python虚拟环境
# 进入放置本次要创的python虚拟环境文件夹（一般放项目根目录里）
cd "......"
# 基于某个python环境 创建python虚拟环境
...\...\python.exe -m venv docling-env
# 激活环境
# Windows
docling-env\Scripts\activate
Windows安装
第一步：检查 Python 环境
- 打开终端/命令行，输入：
python --version
✅ 出现 Python 3.10.x ~ 3.12.x 即为合格
第二步：安装 Docling（核心命令）
# 完整安装（推荐，支持所有格式：PDF/图片/Excel/PPT 等）
pip install "docling[all]"
第三步：安装模型（自动下载，无需手动操作）
- 首次运行时，Docling 会自动下载所需模型文件，无需额外操作，等待下载完成即可。
- 建议挂梯子进行首次运行
# 首次运行案例（需要创一个本地PDF文档）
import docling
from docling.document_converter import DocumentConverter
converter = DocumentConverter()
# 换成你本地的 PDF 路径
result = converter.convert("rag.pdf")
print("状态:", result.status)
print("错误列表:", result.errors) # 这里会告诉你具体哪里错了
第四步：首次运行后，快速测试（解析一个 PDF）
# 测试案例（也需一个本地PDF文档）
import docling
from docling.document_converter import DocumentConverter
converter = DocumentConverter()
# 换成你本地的 PDF 路径
result = converter.convert("rag.pdf")
doc = result.document
text = doc.export_to_markdown() # 导出为 Markdown 格式
print(text)
print("状态:", result.status)
print("错误列表:", result.errors) # 这里会告诉你具体哪里错了
