如今文档解析已经成为数据处理和人工智能应用中的一个重要环节。特别是在处理复杂格式的文档，如PDF时，如何高效地提取和转换文档内容成为了一个技术挑战（利用LLM从非结构化PDF中提取结构化知识）。Docling，作为一款由IBM研究团队开发的开源文档解析工具，以其强大的PDF解析能力和灵活的格式转换功能，在众多文档解析工具中脱颖而出，为 PDF 解析带来了新的解决方案。

一、Docling 的概述与特点

（一）支持多种格式转换
Docling 能够读取多种流行的文档格式，包括 PDF、DOCX、PPTX、Images、HTML、AsciiDoc 以及 Markdown 等。这意味着用户可以使用同一个工具处理不同来源和类型的文档，无需在多个软件或库之间切换，大大提高了工作效率。例如，在一个项目中，可能同时涉及到 PDF 格式的研究报告、DOCX 格式的文档草案以及 PPTX 格式的演示文稿，Docling 可以轻松应对这些不同格式的转换需求。

（二）本地可靠转换
与一些将数据发送到云端进行处理的工具不同，Docling 的转换过程完全在本地进行。它将可读文档快速且稳定地转换为 JSON 或 Markdown 格式，确保数据的安全性。在处理敏感信息或机密文档时，这一特性尤为重要。例如，企业内部的财务报告、法律文件等，使用 Docling 可以避免数据泄露的风险，同时也减少了对网络连接的依赖，即使在离线环境下也能正常工作。

（三）准确的页面分析
Docling 具备出色的页面分析能力。它能够理解详细的页面布局，对于多列的可读文档，能够精准地保留阅读顺序。在处理包含复杂排版的 PDF 文档时，如学术论文中的图表、分栏内容等，Docling 可以准确地识别并处理这些元素。它还能够精确地重建表格结构，确保表格中的行与列关系得以完整保留，这在处理包含大量数据表格的文档时非常关键。

（四）内置 OCR 功能
对于扫描文档，Docling 提供了内置的 OCR（光学字符识别）功能。它支持多种 OCR 引擎，可有效地处理扫描的 PDF 文件，将图像中的文字准确地提取出来。这一功能在处理历史文献、纸质档案等扫描文档时发挥着重要作用，使得这些原本难以处理的文档能够转化为可编辑和分析的文本格式。

（五）灵活的性能模式
Docling 考虑到了不同场景下的需求，提供了多种性能模式。对于企业级的大规模文档处理，批处理模式可以优化高吞吐量，以最短的处理时间完成任务。在进行实验或需要快速获取结果时，交互模式则侧重于更快地给出结果，虽然效率可能略有降低，但能够满足快速验证和探索的需求。这种灵活性使得 Docling 适用于各种规模和类型的项目。

（六）可定制的管道
对于高级用户或有特定需求的场景，Docling 支持广泛的管道配置。用户可以根据自己的需求定制 OCR 引擎、后端控制等参数。例如，在对 OCR 识别精度有较高要求的情况下，用户可以选择特定的 OCR 引擎并调整其相关参数，以达到最佳的识别效果。这种可定制性使得 Docling 能够适应不同行业和应用场景的多样化需求。

（七）与主流 AI 工作流的良好集成
Docling 与 LlamaIndex 和 LangChain 这两个著名的 AI 工作流有着出色的集成能力。这使得用户可以方便地将 Docling 融入到现有的 RAG（检索增强生成）和 QA（问答）应用中，或者构建全新的强大 RAG 系统。例如，在一个基于知识图谱的问答系统中，Docling 可以用于解析和预处理相关文档，为系统提供准确的知识输入，从而提升系统的性能和准确性。

二、Docling 与其他 PDF 解析工具的对比

（一）与 PyMuPDF4LLM 的对比
在实验中，使用 PyMuPDF4LLM （PymuPDF4llm：PDF 提取的革命）解析包含表格的 PDF 文档时，虽然能够正确检测文本，但表格结构丢失。例如在解析 “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding” 中的表格时，结果显示文本被提取出来，但表格的行列关系无法得到保留，这使得数据在转换后的格式中失去了原有的结构化信息，不利于后续的分析和处理。

（二）与 LlamaParse 的对比

LlamaParse 将数据发送到服务器进行解析，虽然在解析表格时比 PyMuPDF4LLM 有一定改进，但仍然存在问题，如部分数据位置错误（如 “ours” 在单独行而不在最后一列）。此外，其最大的缺点是数据会离开本地系统上传到云端，对于包含私人或机密信息的文档，这是一个严重的安全隐患。

相比之下，Docling 在解析表格时能够更好地保留结构，虽然也并非 100% 完美（如在某些情况下最后一行可能未被正确解析为表格部分，但仍在文本中），但整体表现优于前两者。并且 Docling 在本地处理数据，保障了数据安全。

三、实际应用

1. 文献管理与分析
   学者们在研究过程中需要阅读大量的学术文献，这些文献通常以 PDF 格式存在。Docling 可以将 PDF 文献转换为 Markdown 格式(MinerU：精准解析PDF文档的开源解决方案)，方便学者进行标注、笔记整理和知识提取。例如，在撰写论文时，学者可以快速从转换后的文档中提取关键观点、引用内容等，提高写作效率。
2. 数据挖掘与实验结果处理
   对于包含实验数据表格的 PDF 文档，Docling 能够准确解析表格结构，使得研究人员可以直接将数据导入到数据分析工具中进行进一步处理。这在处理大规模实验数据时，节省了手动录入数据的时间和精力，减少了错误的发生。

1. 合同管理与法律文件处理
   企业中的合同和法律文件通常具有复杂的格式和结构，且包含大量重要信息。Docling 可以将这些 PDF 格式的文件转换为可搜索、可编辑的格式，方便企业内部的法务人员、管理人员进行条款审查、风险评估等工作。同时，本地处理的特性确保了商业机密的安全。

2. 报告生成与数据分析
   企业的各类报告，如财务报告、市场调研报告等，往往包含图表、表格等多种元素。Docling 能够将这些报告转换为适合进一步分析的格式，如 JSON，便于企业数据分析师使用数据分析工具进行深入挖掘，为企业决策提供有力支持。

四、Docling 的未来发展展望

（一）代码与方程提取
在即将发布的版本中，Docling 计划实现代码和方程的提取功能。这将进一步拓展其在技术文档处理、学术研究等领域的应用。例如，在处理包含代码示例的技术文档时，能够准确提取代码片段，方便程序员进行代码复用和学习；在处理数学、物理等学科的学术论文时，准确提取方程将有助于对论文内容的深入理解和研究。

（二）元数据提取
提取元数据，如标题、作者、参考文献和语言等，也是 Docling 未来的重要发展方向。这将使得文档管理更加智能化。例如，在构建个人数字图书馆时，通过提取元数据可以实现更精准的文献分类和检索；在企业文档管理系统中，元数据的提取有助于文档的分类、权限管理和知识共享。

随着技术的不断发展和用户需求的持续增长，Docling 有望在文档解析领域不断创新和完善，为用户提供更加高效、准确和安全的文档处理解决方案。

Docling 作为一款由 IBM Research 团队开发的开源 Python 库，在 PDF 解析方面展现出了强大的功能和诸多优势。它通过支持多种格式转换、本地可靠处理、准确的页面分析、内置 OCR 功能、灵活的性能模式、可定制的管道以及与主流 AI 工作流的良好集成，为学术研究、企业办公和个人知识管理等多个领域提供了高效且安全的文档处理方案。尽管目前它在某些方面还存在一定的改进空间，如元数据提取、方程处理等，但随着不断的发展和完善，Docling 有望成为文档解析领域的重要工具，助力用户更好地处理和利用文档信息，推动数字化工作和学习的高效开展。