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Github 趨勢榜第一！開源 Agent 開發神器，任意文檔轉 JSON、MD

原標題：Github 趨勢榜第一！開源 Agent 開發神器，任意文檔轉 JSON、MD
文章來源：夕小瑤科技說
內容字數：5069字

Docling：AGI時代文檔處理的利器

隨著人工智能技術的飛速發展，構建完整的AGI (通用人工智能) 越來越依賴于高效的文檔處理能力。本文將重點介紹一個名為Docling的開源文檔解析工具，它如何幫助開發者克服文檔處理的挑戰，從而更好地構建Agent、RAG系統以及其他LLM應用。

1. 文檔處理的痛點

在構建基于大語言模型的應用時，開發者經常面臨以下文檔處理難題：文檔格式不統一（PDF、DOCX、PPTX、圖片等）；復雜的排版和異常情況（雙欄、多欄、頁眉頁腳、表格、公式、掃描件等）；多樣化的輸出需求（Markdown、JSON、CSV等）；以及對處理速度和穩定性的高要求。

2. Docling：解決文檔處理難題的方案

IBM最新開源的Docling文檔解析工具，以其簡潔易用性和強大的功能，迅速獲得廣泛關注。它能夠處理多種文檔格式，包括PDF、DOCX、PPTX以及掃描圖像，并支持OCR功能，確保完整提取所有信息。Docling能夠保留原文的排版信息、閱讀順序和表格結構，減少后續人工處理的負擔。它支持JSON和Markdown等多種輸出格式，方便與各種應用集成。其Python代碼或CLI命令行接口，使得批量處理和單文件處理都非常便捷。

3. Docling的核心流程

Docling的處理流程主要包括：后端解析（針對不同格式進行解析，并轉換為標準化對象）；AI模型推斷（識別段落、標題、列表、圖片、表格等）；表格結構模型（細化表格行列單元格識別）；OCR引擎（可選，用于掃描件文字識別）；后處理與組裝（校正閱讀順序、匹配圖片與標題、識別語言、補充元數據等）。最終輸出可序列化的文檔對象，支持JSON和Markdown等多種導出方式。

4. Docling性能測試

文章對Docling進行了實際測試，涵蓋單列、雙列以及單雙列混合排版，并包含表格的復雜文檔。測試結果表明，Docling在大多數情況下能夠準確識別文字和表格，即使在復雜的排版情況下，也能夠提供較高的準確率。雖然在極少數情況下，例如復雜的雙列排版，閱讀順序還原可能存在一些小瑕疵，但整體性能表現令人滿意。文章還測試了Docling的處理速度，結果顯示非掃描件PDF在不開啟OCR的情況下，處理速度非常快；而開啟OCR功能會顯著降低速度，用戶需要根據實際情況選擇是否開啟OCR功能。

5. 結語

Docling憑借其多格式支持、高精度表格還原、靈活的輸出格式以及良好的易用性，成為構建AGI應用中處理文檔的理想工具。其開源特性和MIT許可，也降低了開發者的使用門檻，使其成為構建Agent、RAG系統以及其他LLM應用的強大助力。 Markdown和JSON格式已成為AGI時代的重要數據交換格式，Docling這類工具的出現，將有效推動AGI技術在更多領域的應用。