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Docling 介绍:IBM 开源的智能文档编辑工具(2025 最新)
项目概览
项目信息 | 详情 |
项目名称 | Docling |
开发公司 | IBM |
开源协议 | MIT |
GitHub Stars | 5.6k+ |
官方网站 | https://ds4sd.github.io/docling |
GitHub 地址 | https://github.com/DS4SD/docling |
支持平台 | macOS、Linux、Windows |
支持架构 | x86_64、arm64 |
核心功能特性
功能类别 | 具体特性 |
输入格式支持 | - PDF - DOCX - PPTX - 图片 - HTML - AsciiDoc - Markdown |
输出格式 | - Markdown- JSON |
PDF 处理能力 | - 页面布局分析 - 阅读顺序优化 - 表格结构识别 - OCR 支持(扫描版 PDF) |
AI 集成 | - LlamaIndex 集成 - LangChain 集成 - RAG/QA 应用支持 |
开发接口 | - 命令行界面(CLI) - Python API |
安装方法
pip install docling
即将推出的功能
功能类别 | 描述 |
内容提取 | - 公式提取 - 代码块提取 |
元数据分析 | - 文档标题提取 - 作者信息提取 - 参考文献提取 - 语言识别 |
框架集成 | - 原生 LangChain 扩展 |
实际应用场景
Docling 作为一个文档处理工具,特别适合以下应用场景:
- AI 训练数据准备
- 将各种格式文档统一转换为标准格式
- 提供结构化数据用于模型训练
- 知识库建设
- 文档批量处理和转换
- 内容结构化和标准化
- 智能文档分析
- PDF 文档的智能解析
- 表格数据提取和处理
- 企业文档管理
- 文档格式转换和标准化
- 文档内容提取和分析
技术优势
- 统一文档表示
- 提供 DoclingDocument 统一格式
- 便于后续处理和集成
- 高性能处理
- 支持批量文档处理
- 优化的处理流程
- 广泛的兼容性
- 跨平台支持
- 多架构兼容
- 易于集成
- 简单的 API 设计
- 支持主流 AI 框架
结语
Docling 作为 IBM 开源的文档处理工具,通过其强大的文档解析和转换能力,为生成式 AI 应用提供了重要的数据预处理支持。其完善的功能、良好的扩展性和活跃的社区支持,使其成为文档处理领域的重要工具。不论是个人开发者还是企业用户,都能从中受益,特别是在构建基于文档的 AI 应用时,Docling 提供的功能可以显著提升开发效率和处理质量。
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