N倍提升效率！用 Docling 解析多種格式，一鍵轉 Markdown

Docling 旨在簡化多種文檔格式的解析和轉換。它支持讀取 PDF、DOCX、PPTX、圖像、HTML、AsciiDoc 和 Markdown 等格式，并能將其導出為 Markdown 或 JSON 格式。

原標題：N倍提升效率！用 Docling 解析多種格式，一鍵轉 Markdown
文章來源：AI取經路
內容字數：6746字

Docling：簡化文檔處理的利器

在信息的時代，高效處理各種格式的文檔變得至關重要。從PDF、Word到PPT，再到圖片和網頁，不同格式的文檔之間差異巨大，統一處理一直是困擾許多人的難題。而Docling的出現，為我們提供了一種優雅的解決方案。

Docling是什么？

Docling是由IBM深度搜索團隊開發的一個開源Python庫，旨在簡化多種文檔格式的解析和轉換。它支持讀取PDF、DOCX、PPTX、圖像、HTML、AsciiDoc和Markdown等多種格式的文檔，并將它們轉換為易于機器處理的Markdown或JSON格式。這使得我們可以更方便地利用這些文檔中的信息，例如用于構建知識庫、進行文本分析或驅動大型語言模型。

Docling的核心功能

Docling不僅僅是一個簡單的文檔轉換工具，它擁有許多強大的功能：

• 支持多種文檔格式： Docling可以處理幾乎所有常見的文檔格式，包括PDF、DOCX、XLSX、HTML、圖像等等。
• 高級PDF理解能力： Docling能夠理解PDF文檔的頁面布局、閱讀順序和表格結構，甚至可以識別代碼、公式和圖像。對于掃描件PDF，Docling還支持OCR（光學字符識別）功能。
• 統一的文檔表示： Docling使用統一的DoclingDocument格式表示文檔，方便與LlamaIndex和LangChain等其他工具集成，構建更復雜的文檔處理流程。
• 多種導出格式： 用戶可以將文檔導出為Markdown、HTML或JSON格式，滿足不同的應用場景。
• 本地執行和集成： Docling支持本地執行，保護敏感數據安全，并且可以輕松集成到LangChain、LlamaIndex等流行的AI框架中。
• 強大的OCR支持： Docling為掃描的PDF和圖像提供廣泛的OCR支持，確保能夠提取所有文本信息。
• 簡潔的命令行界面： Docling提供方便易用的命令行界面，方便用戶快速上手。

Docling的架構

Docling采用流水線處理的方式來解析文檔。對于每種文檔格式，它會選擇合適的解析后端和處理流程。以PDF為例，Docling會依次執行以下步驟：

1. PDF后端解析： 提取文本內容及其坐標，并渲染頁面圖像。
2. AI模型處理： 應用一系列AI模型提取布局、表格結構等信息。
3. 結果整合和后處理： 整合所有頁面結果，補充元數據，檢測語言，推測閱讀順序，最終生成結構化文檔對象。

Docling的安裝和快速入門

安裝Docling非常簡單，只需使用pip命令：

pip install docling

以下是一個簡單的Docling使用示例，展示如何將一個PDF文檔轉換為Markdown格式：

1. 導入必要的包和配置日志： 這部分代碼包含了導入必要的模塊，以及配置日志級別。
2. 確定輸入和輸出路徑： 指定需要處理的文檔路徑和輸出目錄。
3. 下載必要的模型： Docling需要一些預訓練的模型來進行文檔處理，需要下載這些模型到指定的目錄。
4. 定義文檔處理管道： 配置PDF處理管道選項，例如是否使用GPU加速、圖片縮放比例等。
5. 開始轉換： 使用DocumentConverter類進行文檔轉換。
6. 保存結果： 將轉換后的文檔保存為Markdown、HTML或JSON格式。

詳細的代碼示例請參考Docling的官方文檔。

GPU使用問題及解決方法

如果你的系統中沒有安裝合適的CUDA驅動和PyTorch GPU版本，Docling可能會提示CUDA不可用，并回退到CPU模式。解決方法是卸載默認的CPU版本的PyTorch，然后根據你的CUDA版本安裝對應的GPU版本的PyTorch。PyTorch的官方網站提供了詳細的安裝指南。

總結

Docling是一個功能強大且易于使用的文檔處理工具，它可以幫助我們高效地處理各種格式的文檔，并將其轉換為易于機器處理的形式。對于從事自然語言處理、知識圖譜構建等相關工作的開發者來說，Docling無疑是一個值得關注的利器。

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作者簡介：踏上取經路，比抵達靈山更重要！ AI技術、 AI知識 、 AI應用 、 人工智能 、 大語言模型