Docling

Docling 是 IBM Research 开源的企业级文档解析工具，专注于将各类文档（PDF、Word、PowerPoint等）转换为结构化格式，特别适合企业知识管理和RAG应用场景。

🌟 核心特性

✅ 多格式支持：PDF、DOCX、PPTX、HTML等多种格式
✅ 结构化输出：JSON、Markdown、DocBook等格式
✅ 企业级质量：高准确率，适合生产环境
✅ 版面分析：精确识别文档结构和层级
✅ 表格提取：高质量的表格识别和转换
✅ 元数据提取：提取作者、标题、日期等元信息
✅ 批量处理：支持大规模文档批处理
✅ 可扩展性：插件化架构，易于扩展

📦 安装与使用

快速安装

# 使用 pip 安装
pip install docling

# 安装完整版本（包含OCR）
pip install docling[ocr]

# 从源码安装
git clone https://github.com/DS4SD/docling.git
cd docling
pip install -e .

命令行使用

# 转换单个文档
docling convert document.pdf

# 指定输出格式
docling convert document.pdf --format markdown

# 批量转换
docling convert ./documents/*.pdf --output ./output

# 提取元数据
docling extract document.pdf --metadata

Python API

from docling import DocumentConverter

# 创建转换器
converter = DocumentConverter()

# 转换PDF
result = converter.convert("document.pdf")

# 获取Markdown
markdown = result.document.export_to_markdown()
print(markdown)

# 获取JSON
json_output = result.document.export_to_json()

# 获取文档结构
for element in result.document.elements:
    print(f"类型: {element.type}, 内容: {element.text[:50]}")

🏗️ 技术架构

graph TB
    A[输入文档] --> B{格式判断}
    B -->|PDF| C[PDF解析器]
    B -->|DOCX| D[DOCX解析器]
    B -->|PPTX| E[PPTX解析器]
    C --> F[版面分析]
    D --> F
    E --> F
    F --> G[元素识别]
    G --> H[结构化组装]
    H --> I[格式转换]
    I --> J[输出结果]
    
    G -->|文本/标题/段落| G1[文本元素]
    G -->|表格| G2[表格元素]
    G -->|图片| G3[图片元素]
    G -->|列表| G4[列表元素]

核心组件

解析器层: 支持多种文档格式的底层解析
分析层: 版面分析和结构识别
转换层: 格式转换和输出生成
扩展层: 插件和自定义处理

🎯 应用场景

1. 企业知识库构建

from docling import DocumentConverter
import json

def build_knowledge_base(doc_path):
    """构建企业知识库"""
    converter = DocumentConverter()
    result = converter.convert(doc_path)
    
    # 提取结构化信息
    knowledge = {
        "title": result.document.metadata.get("title"),
        "author": result.document.metadata.get("author"),
        "date": result.document.metadata.get("date"),
        "content": [],
        "tables": [],
        "images": []
    }
    
    # 按类型组织内容
    for element in result.document.elements:
        if element.type == "heading":
            knowledge["content"].append({
                "type": "section",
                "level": element.level,
                "title": element.text
            })
        elif element.type == "paragraph":
            knowledge["content"].append({
                "type": "text",
                "content": element.text
            })
        elif element.type == "table":
            knowledge["tables"].append({
                "data": element.to_dataframe().to_dict(),
                "caption": element.caption
            })
        elif element.type == "image":
            knowledge["images"].append({
                "path": element.image_path,
                "caption": element.caption
            })
    
    return knowledge

2. RAG数据准备

from docling import DocumentConverter

def prepare_rag_documents(doc_path, chunk_size=500):
    """为RAG准备文档数据"""
    converter = DocumentConverter()
    result = converter.convert(doc_path)
    
    chunks = []
    current_chunk = ""
    current_metadata = {}
    
    for element in result.document.elements:
        # 按标题分块
        if element.type == "heading":
            if current_chunk:
                chunks.append({
                    "text": current_chunk,
                    "metadata": current_metadata.copy()
                })
            current_chunk = f"# {element.text}\n\n"
            current_metadata = {
                "section": element.text,
                "level": element.level
            }
        
        # 添加内容
        elif element.type == "paragraph":
            current_chunk += element.text + "\n\n"
            
            # 达到块大小限制
            if len(current_chunk) >= chunk_size:
                chunks.append({
                    "text": current_chunk,
                    "metadata": current_metadata.copy()
                })
                current_chunk = ""
    
    # 添加最后一块
    if current_chunk:
        chunks.append({
            "text": current_chunk,
            "metadata": current_metadata
        })
    
    return chunks

3. 文档对比分析

from docling import DocumentConverter
from difflib import SequenceMatcher

def compare_documents(doc1_path, doc2_path):
    """对比两个文档"""
    converter = DocumentConverter()
    
    # 转换两个文档
    doc1 = converter.convert(doc1_path)
    doc2 = converter.convert(doc2_path)
    
    # 提取文本
    text1 = doc1.document.export_to_text()
    text2 = doc2.document.export_to_text()
    
    # 计算相似度
    similarity = SequenceMatcher(None, text1, text2).ratio()
    
    # 结构对比
    structure_diff = {
        "doc1_sections": len([e for e in doc1.document.elements if e.type == "heading"]),
        "doc2_sections": len([e for e in doc2.document.elements if e.type == "heading"]),
        "doc1_tables": len([e for e in doc1.document.elements if e.type == "table"]),
        "doc2_tables": len([e for e in doc2.document.elements if e.type == "table"]),
    }
    
    return {
        "text_similarity": similarity,
        "structure_diff": structure_diff
    }

4. 批量文档处理

from docling import DocumentConverter
from pathlib import Path
import json

def batch_process_documents(input_dir, output_dir):
    """批量处理文档"""
    converter = DocumentConverter()
    
    input_path = Path(input_dir)
    output_path = Path(output_dir)
    output_path.mkdir(exist_ok=True)
    
    # 支持的文件格式
    patterns = ["*.pdf", "*.docx", "*.pptx"]
    
    results = []
    
    for pattern in patterns:
        for doc_file in input_path.glob(pattern):
            try:
                print(f"处理: {doc_file.name}")
                
                # 转换文档
                result = converter.convert(str(doc_file))
                
                # 保存Markdown
                md_file = output_path / f"{doc_file.stem}.md"
                with open(md_file, "w", encoding="utf-8") as f:
                    f.write(result.document.export_to_markdown())
                
                # 保存JSON元数据
                meta_file = output_path / f"{doc_file.stem}_meta.json"
                with open(meta_file, "w", encoding="utf-8") as f:
                    json.dump(result.document.metadata, f, indent=2)
                
                results.append({
                    "file": doc_file.name,
                    "status": "success",
                    "pages": result.document.metadata.get("pages", 0)
                })
                
                print(f"完成: {doc_file.name}")
                
            except Exception as e:
                results.append({
                    "file": doc_file.name,
                    "status": "error",
                    "error": str(e)
                })
                print(f"错误 {doc_file.name}: {e}")
    
    # 保存处理报告
    report_file = output_path / "processing_report.json"
    with open(report_file, "w", encoding="utf-8") as f:
        json.dump(results, f, indent=2)
    
    return results

🔧 高级配置

自定义转换器

from docling import DocumentConverter
from docling.datamodel import ConversionOptions

# 创建自定义配置
options = ConversionOptions(
    # PDF配置
    pdf_backend="pdfium",           # pdfium/pypdfium2/pdfplumber
    extract_images=True,
    extract_tables=True,
    
    # OCR配置
    ocr_enabled=True,
    ocr_language="chi_sim+eng",     # 中英文OCR
    
    # 表格配置
    table_parser="camelot",         # camelot/tabula
    table_areas="stream",           # stream/lattice
    
    # 输出配置
    preserve_layout=True,
    include_metadata=True
)

# 使用自定义配置
converter = DocumentConverter(options=options)
result = converter.convert("document.pdf")

表格处理

def extract_all_tables(doc_path):
    """提取所有表格"""
    converter = DocumentConverter()
    result = converter.convert(doc_path)
    
    tables = []
    for element in result.document.elements:
        if element.type == "table":
            # 转为DataFrame
            df = element.to_dataframe()
            
            tables.append({
                "page": element.page,
                "caption": element.caption,
                "data": df,
                "markdown": element.to_markdown(),
                "html": element.to_html()
            })
    
    return tables

插件扩展

from docling import DocumentConverter
from docling.plugins import Plugin

class CustomPlugin(Plugin):
    """自定义处理插件"""
    
    def process_element(self, element):
        """处理每个元素"""
        if element.type == "paragraph":
            # 自定义段落处理
            element.text = element.text.strip()
        
        return element

# 注册插件
converter = DocumentConverter()
converter.register_plugin(CustomPlugin())

result = converter.convert("document.pdf")

📊 性能对比

特性	Docling	MinerU	Marker	PyMuPDF
多格式支持	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	⭐⭐
结构化输出	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	⭐⭐
企业级质量	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐
处理速度	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐
易用性	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐

💡 最佳实践

文档预处理

# 检查文档质量
result = converter.convert("document.pdf")
quality_score = result.metadata.get("quality_score", 0)

if quality_score < 0.7:
    # 启用OCR
    converter.options.ocr_enabled = True
    result = converter.convert("document.pdf")

内存优化

# 流式处理大文档
converter = DocumentConverter(streaming=True)

for page_result in converter.convert_stream("large_doc.pdf"):
    process_page(page_result)
    # 逐页处理，减少内存占用

错误处理

from docling.exceptions import ConversionError

try:
    result = converter.convert("document.pdf")
except ConversionError as e:
    print(f"转换失败: {e}")
    # 降级处理
    result = fallback_conversion("document.pdf")

输出格式选择

# 根据用途选择格式
markdown = result.document.export_to_markdown()  # 文档展示
json_data = result.document.export_to_json()    # 数据分析
docbook = result.document.export_to_docbook()   # 出版流程

📚 资源链接

GitHub: https://github.com/DS4SD/docling
文档: https://ds4sd.github.io/docling/
论文: https://arxiv.org/abs/2408.09869
Demo: https://huggingface.co/spaces/DS4SD/docling

⚠️ 注意事项

首次运行会下载必要的模型
OCR功能需要额外安装tesseract
大文件处理可能需要较多内存
某些格式需要安装额外依赖
商业使用需注意license

🆚 适用场景

选择 Docling 当：

需要处理多种文档格式
构建企业级知识管理系统
需要高质量的结构化输出
准备RAG应用的数据
需要可靠的生产环境解决方案

选择其他工具当：

只处理PDF → Marker/MinerU
追求极致速度 → Marker
需要最高准确率 → MinerU
简单场景 → PyMuPDF

🔄 更新日志

2024.08: v1.0.0 - 正式发布
2024.06: Beta版本 - 添加PPTX支持
2024.04: Alpha版本 - 首次公开

🌟 核心特性​

📦 安装与使用​

快速安装​

命令行使用​

Python API​

🏗️ 技术架构​

核心组件​

🎯 应用场景​

1. 企业知识库构建​

2. RAG数据准备​

3. 文档对比分析​

4. 批量文档处理​

🔧 高级配置​

自定义转换器​

表格处理​

插件扩展​

📊 性能对比​

💡 最佳实践​

📚 资源链接​

⚠️ 注意事项​

🆚 适用场景​

🔄 更新日志​

🌟 核心特性

📦 安装与使用

快速安装

命令行使用

Python API

🏗️ 技术架构

核心组件

🎯 应用场景

1. 企业知识库构建

2. RAG数据准备

3. 文档对比分析

4. 批量文档处理

🔧 高级配置

自定义转换器

表格处理

插件扩展

📊 性能对比

💡 最佳实践

📚 资源链接

⚠️ 注意事项

🆚 适用场景

🔄 更新日志