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12.6KStar，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

即将上线功能：

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:/DS4SD/docli…