Docling:统一文档解析,让 AI 处理更智能

大家好，我是Jacob。

在做文档处理相关的 AI 应用时，你肯定会遇到一个痛点：PDF、DOCX、扫描件这些东西，里面的表格、公式、图片、代码，根本没法直接喂给 AI。得花大量时间去做数据清洗和结构化。

今天聊一个我最近在用的工具——Docling，专门解决这个问题的。

Docling 是什么

Docling 是一个开源的文档解析 SDK，支持 Python 和 CLI。它可以把 PDF、Word、HTML、Excel、PPT 这些乱七八糟的格式，统一转换成一种叫 Docling Document 的结构化表示。

有了这个统一格式，后续不管是做 RAG（检索增强生成）、还是接 Agentic AI 流水线，都会省事很多。

GitHub 上搜 docling 就能找到，项目地址：https://github.com/docling-project/docling

快速上手

安装就一行：

pip install docling

CLI 方式：

docling https://arxiv.org/pdf/2206.01062

Python 方式：

from docling.document_converter import DocumentConverter

source = "https://arxiv.org/pdf/2408.09869"
converter = DocumentConverter()
doc = converter.convert(source).document
print(doc.export_to_markdown())

整个流程非常简洁，不需要自己写解析逻辑。

支持的格式

Docling 支持的输入格式相当全：

导出的格式也很丰富：JSON、Text、Markdown、HTML、Doctags。基本上覆盖了主流的处理需求。

核心功能

表格解析是我最看重的功能。Docling 能识别表格的行、列、多级表头，甚至连单元格里的列表内容都能解析。实际测试下来，对复杂表格的处理效果不错。

公式识别也是亮点。数学公式会自动转成 LaTeX，这在做学术文档处理的时候非常有用。

代码块检测方面，Docling 会识别代码片段并分类编程语言。配合公式识别，做技术文档解析的时候基本不用额外处理。

OCR 支持让扫描件也能处理，文档来源不受限制。

阅读顺序和边界框：Docling 按照阅读顺序存储文档组件，每个组件还有边界框信息，可以精确定位。这对需要高亮原文或者做引用标注的场景很有用。

图片处理：图片会分类为 chart、diagram 等类型，还会自动生成描述。图片和表注也会和对应的表格或图片关联在一起。

分块机制：文档会被拆成小块，方便 AI 系统摄取和检索。

适用场景

基于这些能力，Docling 特别适合：

• • RAG 流水线：把非结构化文档转成结构化数据，提升检索质量
• • Agentic AI：给 Agent 提供可靠的文档理解能力
• • 文档数字化：处理大量历史文档，做知识库
• • 学术文献处理：解析 PDF、提取公式和图表

总结

Docling 解决的是文档解析最后一公里的问题。各种格式进来，结构化数据出去，后面的 AI 流程就能直接用。

用了几周下来，稳定性不错，功能也在持续迭代。如果你也在做文档处理相关的 AI 应用，可以试试看。