N倍提升效率！用 Docling 解析多种格式，一键转 Markdown

Docling 旨在简化多种文档格式的解析和转换。它支持读取 PDF、DOCX、PPTX、图像、HTML、AsciiDoc 和 Markdown 等格式，并能将其导出为 Markdown 或 JSON 格式。

原标题：N倍提升效率！用 Docling 解析多种格式，一键转 Markdown
文章来源：AI取经路
内容字数：6746字

Docling：简化文档处理的利器

在信息的时代，高效处理各种格式的文档变得至关重要。从PDF、Word到PPT，再到图片和网页，不同格式的文档之间差异巨大，统一处理一直是困扰许多人的难题。而Docling的出现，为我们提供了一种优雅的解决方案。

Docling是什么？

Docling是由IBM深度搜索团队开发的一个开源Python库，旨在简化多种文档格式的解析和转换。它支持读取PDF、DOCX、PPTX、图像、HTML、AsciiDoc和Markdown等多种格式的文档，并将它们转换为易于机器处理的Markdown或JSON格式。这使得我们可以更方便地利用这些文档中的信息，例如用于构建知识库、进行文本分析或驱动大型语言模型。

Docling的核心功能

Docling不仅仅是一个简单的文档转换工具，它拥有许多强大的功能：

• 支持多种文档格式： Docling可以处理几乎所有常见的文档格式，包括PDF、DOCX、XLSX、HTML、图像等等。
• 高级PDF理解能力： Docling能够理解PDF文档的页面布局、阅读顺序和表格结构，甚至可以识别代码、公式和图像。对于扫描件PDF，Docling还支持OCR（光学字符识别）功能。
• 统一的文档表示： Docling使用统一的DoclingDocument格式表示文档，方便与LlamaIndex和LangChain等其他工具集成，构建更复杂的文档处理流程。
• 多种导出格式： 用户可以将文档导出为Markdown、HTML或JSON格式，满足不同的应用场景。
• 本地执行和集成： Docling支持本地执行，保护敏感数据安全，并且可以轻松集成到LangChain、LlamaIndex等流行的AI框架中。
• 强大的OCR支持： Docling为扫描的PDF和图像提供广泛的OCR支持，确保能够提取所有文本信息。
• 简洁的命令行界面： Docling提供方便易用的命令行界面，方便用户快速上手。

Docling的架构

Docling采用流水线处理的方式来解析文档。对于每种文档格式，它会选择合适的解析后端和处理流程。以PDF为例，Docling会依次执行以下步骤：

1. PDF后端解析： 提取文本内容及其坐标，并渲染页面图像。
2. AI模型处理： 应用一系列AI模型提取布局、表格结构等信息。
3. 结果整合和后处理： 整合所有页面结果，补充元数据，检测语言，推测阅读顺序，最终生成结构化文档对象。

Docling的安装和快速入门

安装Docling非常简单，只需使用pip命令：

pip install docling

以下是一个简单的Docling使用示例，展示如何将一个PDF文档转换为Markdown格式：

1. 导入必要的包和配置日志： 这部分代码包含了导入必要的模块，以及配置日志级别。
2. 确定输入和输出路径： 指定需要处理的文档路径和输出目录。
3. 下载必要的模型： Docling需要一些预训练的模型来进行文档处理，需要下载这些模型到指定的目录。
4. 定义文档处理管道： 配置PDF处理管道选项，例如是否使用GPU加速、图片缩放比例等。
5. 开始转换： 使用DocumentConverter类进行文档转换。
6. 保存结果： 将转换后的文档保存为Markdown、HTML或JSON格式。

详细的代码示例请参考Docling的官方文档。

GPU使用问题及解决方法

如果你的系统中没有安装合适的CUDA驱动和PyTorch GPU版本，Docling可能会提示CUDA不可用，并回退到CPU模式。解决方法是卸载默认的CPU版本的PyTorch，然后根据你的CUDA版本安装对应的GPU版本的PyTorch。PyTorch的官方网站提供了详细的安装指南。

总结

Docling是一个功能强大且易于使用的文档处理工具，它可以帮助我们高效地处理各种格式的文档，并将其转换为易于机器处理的形式。对于从事自然语言处理、知识图谱构建等相关工作的开发者来说，Docling无疑是一个值得关注的利器。

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作者简介：踏上取经路，比抵达灵山更重要！ AI技术、 AI知识 、 AI应用 、 人工智能 、 大语言模型