Github 趋势榜第一！开源 Agent 开发神器，任意文档转 JSON、MD

原标题：Github 趋势榜第一！开源 Agent 开发神器，任意文档转 JSON、MD
文章来源：夕小瑶科技说
内容字数：5069字

Docling：AGI时代文档处理的利器

随着人工智能技术的飞速发展，构建完整的AGI (通用人工智能) 越来越依赖于高效的文档处理能力。本文将重点介绍一个名为Docling的开源文档解析工具，它如何帮助开发者克服文档处理的挑战，从而更好地构建Agent、RAG系统以及其他LLM应用。

1. 文档处理的痛点

在构建基于大语言模型的应用时，开发者经常面临以下文档处理难题：文档格式不统一（PDF、DOCX、PPTX、图片等）；复杂的排版和异常情况（双栏、多栏、页眉页脚、表格、公式、扫描件等）；多样化的输出需求（Markdown、JSON、CSV等）；以及对处理速度和稳定性的高要求。

2. Docling：解决文档处理难题的方案

IBM最新开源的Docling文档解析工具，以其简洁易用性和强大的功能，迅速获得广泛关注。它能够处理多种文档格式，包括PDF、DOCX、PPTX以及扫描图像，并支持OCR功能，确保完整提取所有信息。Docling能够保留原文的排版信息、阅读顺序和表格结构，减少后续人工处理的负担。它支持JSON和Markdown等多种输出格式，方便与各种应用集成。其Python代码或CLI命令行接口，使得批量处理和单文件处理都非常便捷。

3. Docling的核心流程

Docling的处理流程主要包括：后端解析（针对不同格式进行解析，并转换为标准化对象）；AI模型推断（识别段落、标题、列表、图片、表格等）；表格结构模型（细化表格行列单元格识别）；OCR引擎（可选，用于扫描件文字识别）；后处理与组装（校正阅读顺序、匹配图片与标题、识别语言、补充元数据等）。最终输出可序列化的文档对象，支持JSON和Markdown等多种导出方式。

4. Docling性能测试

文章对Docling进行了实际测试，涵盖单列、双列以及单双列混合排版，并包含表格的复杂文档。测试结果表明，Docling在大多数情况下能够准确识别文字和表格，即使在复杂的排版情况下，也能够提供较高的准确率。虽然在极少数情况下，例如复杂的双列排版，阅读顺序还原可能存在一些小瑕疵，但整体性能表现令人满意。 文章还测试了Docling的处理速度，结果显示非扫描件PDF在不开启OCR的情况下，处理速度非常快；而开启OCR功能会显著降低速度，用户需要根据实际情况选择是否开启OCR功能。

5. 结语

Docling凭借其多格式支持、高精度表格还原、灵活的输出格式以及良好的易用性，成为构建AGI应用中处理文档的理想工具。其开源特性和MIT许可，也降低了开发者的使用门槛，使其成为构建Agent、RAG系统以及其他LLM应用的强大助力。 Markdown和JSON格式已成为AGI时代的重要数据交换格式，Docling这类工具的出现，将有效推动AGI技术在更多领域的应用。

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文章来源：夕小瑶科技说
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作者简介：低负担解码AI世界，硬核也可爱！聚集35万AI发烧友、开发者和从业者，广泛覆盖互联网大厂中高管、AI公司创始人和机构投资人。一线作者来自清北、国内外顶级AI实验室和大厂，兼备敏锐的行业嗅觉和洞察深度。商务合作：zym5189