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超越 AnyDoc!纯 Go 文档解析库 docling 完全开源,20 种格式统一解析,CAD、GLB 也能读给 AI

发布时间：2026-10-13 09:19:02 最近访问：2026-10-13 09:19:03
超越 AnyDoc!纯 Go 文档解析库 docling 完全开源,20 种格式统一解析,CAD、GLB 也能读给 AI

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docling 完全开源！纯 Go 实现、MIT 许可。 20 种输入格式统一解析，可直接嵌入 Go 服务；PDF、Office、CAD、GLB 都能接进来，输入范围包含 Docling JSON 专用回读。

AnyDoc 聚焦办公文档转 Markdown；我们把 CAD 拆图、GLB 属性提取也接了进来！ 统一导出 Markdown、HTML、Docling JSON、content_list，并提供知识库分块接口，让图名、文字、模型属性和来源继续交给 AI 与知识库。

项目地址：https://github.com/unitedrhino/docling

表格里的数值，图表里也能读

先看一份 Excel。它有月度数据，也有折线图。只提取一段文字，当然不够：想让 AI 比较销量，得把数值交给它。

仓库构造样例：1 月 120、2 月 186、3 月 154；下方为 v1.5.0 实际解析出的图表数据。

docling 会读取 Office 原生图表的系列、类别和缓存数据；Excel 图表还可以结合引用的单元格区域取数。图表中的数据因此能组织成可检索的表格，继续比较、计算。

图表里的数值也能导出来，AI 接着比较、计算，就有了具体依据！ 缺失单元格会保留空位；图片里的图表需要视觉识别，走的是另一条路径。

Word、PPT 也有原生图表处理。批注、脚注、修订记录、PPT 备注、Excel 原始公式，以及可转成 LaTeX 的 Word 原生公式，都有对应处理。仓库还放了微软 Open XML SDK 的真实测试文件，想看六个图表的 Word、三维饼图的 PPT，可以直接下载运行。

先拿一份文件跑起来

装好 docling CLI，先转一份资料，就能判断它适不适合自己的文件。开发者需要 Go 1.25 或以上，安装只需一行：

go install github.com/unitedrhino/docling/cmd/docling@v1.5.0

看 PDF 的结构，或者把 Excel 导出为 Markdown：

docling parse 报告.pdf --format outline
docling parse 设备清单.xlsx --format md

在终端看结果就能开始核对。想把解析嵌入 Go 服务，文末有完整 main.go；想在 WorkBuddy 里让 AI 调用，后面也有联犀 CLI 的一行安装命令。

PDF：文字之外，还要保留来源

再看 PDF。文字、线条、图片往往分开存放；一张表在底层可能只是坐标，双栏正文也未必按阅读顺序排列。

docling 会处理文字与坐标、字体映射、标题、表格和内嵌图片，也有多栏排序、跨页表格的处理路径。下面是仓库中一份 196 页公开论文的首页局部与解析节选：

上方为公开论文首页局部，下方为解析后的标题与作者信息节选；该图展示首页效果。

内容进入统一文档结构后，可以导出 Markdown，并保留页码、位置等来源信息。知识库查到一条要求，审阅的人能回到对应页面核对，才好决定该不该采用。

复杂版面、特殊字体和扫描页仍要检查解析结果。后面介绍的 OCR 和视觉模型入口，可以用于增强这类页面。

CAD 图纸，也能走这个入口

这次我们特别想把 CAD 带进来。 设备说明书能进知识库，工程图里的设计说明和材料文字，也值得有同样的入口。

从 docling v1.4.0 起，联犀的 go-cad 已集成进来，支持 DWG、DXF、DXFB。go-cad 读取 DWG R9～R2018 容器，处理 CAD 文本和中文编码，识别图框；docling 把每个识别到的图框组织成一页。

go-cad 的四图幅 DXF 构造示例：先看整张图的图幅排列。

其中一幅给水系统图，图框与标题栏一起保留。

拆开后，图名标题、渲染图片和框内文本一起留下。检索到设计说明时，能知道它属于哪幅图；把图纸和设备说明书放进同一套资料流程，也有了对应入口。

图纸里画成线条的字、嵌入图片里的说明需要另行识别。解析结果用于整理与核对资料，工程审核仍要结合原图。

源码地址：https://github.com/unitedrhino/go-cad

GLB：模型里的信息，也别落下

v1.5.0 又把 GLB 2.0 接了进来！ 文件里已有的场景、节点、父子关系、网格名称、渲染材质名称和自定义属性，可以整理为正文与内容列表。

例如模型已经写了设备编号，就可以把编号和对应节点一起留下。每个对象保留索引来源，如 #/nodes/1；重名节点可以据此区分，大整数属性保留原始精度。

知识库开发版预览实测，使用 OrientationTest 标准模型；支持旋转、缩放和平移，相关代码已接入，待部署上线。

现在用 docling CLI，就能先把模型中的已有信息导出来：

docling parse 设备.glb --format md
docling parse 设备.glb --format content-list --out model.json

模型里写了什么，打开输出就能核对。这些名称和属性，终于有机会和说明书一起被检索到。

这条路径读取结构与已有属性：docling 自身不渲染三维几何，预览由前端完成；不会凭外观推测尺寸、材料或设备清单。STEP、IFC 目前尚未接入。

在 WorkBuddy 里，让 AI 接着分析

联犀 CLI 已支持文档解析和 CAD，安装 Skills 后，可以在 WorkBuddy／CodeBuddy 中让 AI 调用。首次安装 CLI（Linux／macOS），一行命令：

curl -fsSL https://doc.unitedrhino.com/cli/install.sh | bash

已有 CLI 的用户先升级，再安装 Skills：

ur upgrade
ur skills install --dir ~/.codebuddy/skills
ur skills status

重启 WorkBuddy 会话，让它加载 Skills。把资料放进可访问的工作目录，可以这样给任务：

用联犀 CLI 读取工作目录里的说明书.pdf、设备清单.xlsx 和施工图.dwg。整理设备型号、数量与设计要求，注明对应文档、页码或图名；列出资料中写法不一致的地方，没有写明的信息单独列出。

可复制的请求示例，非 AI 实际执行记录。

工具读资料，AI 整理问题，人拿着来源核对。 工作可以从手头的一份说明书、一张施工图开始。自己先查看图纸结构和正文，也只需：

ur doc parse 施工图.dwg --format outline
ur doc parse 施工图.dwg --format md --out 施工图.md

联犀 CLI 的 GLB 支持已合入主线，尚未发布新版二进制；试 GLB 请使用前面的 docling CLI 或 Go API。

知识库接着用

解析之后，docling 还提供层级分块、混合分块和知识库分块能力，可以按章节组织内容、限制块长度、拆分大表格。

处理流程示意：docling 解析与分块，知识库接着完成嵌入、索引与检索。

已有解析结果 doc 时，可以这样生成检索分块：

// 将已解析的文档转成内容列表，再生成检索分块。
items := docling.ToContentList(doc, docling.SourceGolight)
chunks := docling.ChunkContentList(
    items, docling.ContentChunkOptions{})

把文件名、章节、页码、图名或模型对象来源一起保存。问答结果里出现一句设计要求，就能带着来源回查；资料多了，也有办法追到原件。

纯 Go 的部署方式与当前边界

部署方式

对 Go 服务来说，docling 是普通模块，基础解析和内容组织在进程内完成，随应用一起构建、部署。让 Go 项目更容易把文档能力接进去，是我们坚持纯 Go 实现的理由。

支持范围

Word、PPT、Excel 支持 .docx、.pptx、.xlsx，旧二进制 .doc、.ppt、.xls 不在当前范围内。

SVG 可读取文本节点、标题与描述；纯图形的文字识别需要 OCR。

DoclingDocument JSON 通过 ParseDoclingDocument 回读，扩展名入口 ParseByExt 不解析任意 JSON。

输出用途

Markdown 便于 AI 阅读与人工核对；HTML 用于展示；Docling JSON 保存完整文档结构；content_list 便于筛选条目和入库。

CLI 的 outline 用于查看结构目录，分块 API 用于生成检索条目。

模型增强

文本型文档和 Office 原生结构优先规则解析。扫描件、图片表格、公式密集页等，可通过 OCRHook、PDFVisualHook 配置模型增强。

模型可用自部署服务或兼容接口，位置、费用和效果取决于配置；未配置 OCR 的扫描件不会自动产出文字。

项目说明

这里介绍的是联犀的 Go docling，文档模型参考 Docling Core 协议。它与 Python Docling 有不同的工程取舍，协议兼容不代表所有解析能力相同。

项目 README 保留了两项历史 PDF 基准，均为文本型文件的 Go 规则解析，未启用 OCR 或模型推理：

PDF 样本
Go 规则解析耗时
141KB、10 页学术论文
0.31 秒
1.2MB、图文混排技术书稿
0.73 秒

这些数据只对应原测试条件。换机器、换版式，需要重新测；复杂资料仍要检查内容、顺序和来源。

本篇使用 v1.5.0 运行了 PDF、Word、PPT、Excel、CAD 和 GLB 样例。仓库还保留了源文件、期望输出与结构测试，欢迎拿自己的资料对照检查。

嵌入 Go 服务，完整示例在这里

创建目录并安装模块：

go mod init docling-demo
go get github.com/unitedrhino/docling@v1.5.0

下面的 main.go 按参数读文件，输出 Markdown、Docling JSON、内容列表，并统计检索分块：

// main.go 演示统一解析、文档导出与知识库分块。
package main
import (
    "encoding/json"
    "fmt"
    "os"
    "github.com/unitedrhino/docling"
)
// check 在读取或导出失败时终止示例，避免继续使用无效结果。
func check(err error) {
    if err != nil {
        panic(err)
    }
}
// writeJSON 将指定结构保存为可检查的 JSON 文件。
func writeJSON(name string, value any) {
    // raw 保存带缩进的 JSON 字节，便于直接检查。
    raw, err := json.MarshalIndent(value, "", "  ")
    check(err)
    check(os.WriteFile(name, raw, 0644))
}
// main 读取命令行指定的文件，在当前目录输出解析结果。
func main() {
    if len(os.Args) != 2 {
        fmt.Println("用法：go run . <文档路径>")
        os.Exit(2)
    }
    // data 为文件字节，doc 为统一的解析结果。
    data, err := os.ReadFile(os.Args[1])
    check(err)
    doc, err := docling.ParseByExt(os.Args[1], data)
    check(err)
    check(os.WriteFile("document.md",
        []byte(doc.ToMarkdown()), 0644))
    writeJSON("document.json", doc)
    // items 保留内容条目，chunks 用于后续检索入库。
    items := docling.ToContentList(doc, docling.SourceGolight)
    writeJSON("content-list.json", items)
    chunks := docling.ChunkContentList(
        items, docling.ContentChunkOptions{})
    fmt.Printf("内容条目：%d，检索分块：%d\n",
        len(items), len(chunks))
}

运行时指定文件：

go run . 说明书.pdf

换成 .docx、.xlsx、.dwg 或 .glb，仍使用这份示例。先打开 document.md 检查内容，再查看 JSON 中的来源信息。

规约更新，找到该检查的位置！

企业资料要用起来，来源和引用就得连起来！ 联犀知识库已接入 docling，CAD 图纸、GLB 模型也能入库。

能力示意：建立字段引用后定位文档与位置，由人员核对修订。

检索和 AI 整理的内容可以回查原文；公式、参数可建立到行业规约的字段引用。规约更新后，沿引用找到需要核对的文档与位置，再修订。来体验联犀知识库，让资料之间的联系用起来！

实景：AI 整理内容与原文来源一起保留。

实景：语义关联展示两侧原文与判断依据。

能把这套纯 Go 的文档能力开源出来，我们很开心，也期待大家拿真实文件来打磨它！ 做 AI 应用、工程资料管理或知识库的朋友，拿手头那份最难整理的资料试一次。把具体问题和样本带到 GitHub Issue，我们一起把它读得更好。

觉得有用，欢迎给 docling 一个 Star，也把这条接入路径分享给正在处理资料的同事。

GitHub：https://github.com/unitedrhino/docling

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