Docling 是 IBM 遵循 MIT 协议开源的文档解析工具,把复杂文档转换成 AI 更容易理解的结构化数据。它不是一个简单的 PDF 转换工具,而是一套专门面向 AI 的文档解析框架。

一、主要特性
🗂️ 支持解析多种文档格式,包括 PDF、DOCX、PPTX、XLSX, HTML、EPUB、WAV、MP3、WebVTT、邮件格式 (EML, MSG)、图像格式(PNG、TIFF、JPEG...)、LaTeX、DocLang、纯文本等 📑 高级的 PDF 理解能力,包括页面布局、阅读排序、标题层级、代码、公式、图像分类、页眉页脚等 🧬 统一富有表现力的 DoclingDocument 表现格式 ↪️ 支持导出各种格式,包括 Markdown、HTML、WebVTT、DocLang、DocTags 和无损 JSON,特别适合 RAG。 📜 支持一些特定应用XML 模式,包括 DocLang、USPTO 专利、JATS 文章和 XBRL 金融报告 🔒为敏感数据和不方便上传云端的环境提供本地执行能力 🤖即插即用的生成式 AI 集成能力,包括 LangChain、LlamaIndex、Crew AI 和 Haystack 🔍 为扫描 PDFs 和图像提供 OCR 识别支持 👓 支持一些可视化语言模型(GraniteDocling) 🎙️ 支持自动语音识别(ASR) 模型的音频功能 🔌 支持用 MCP 服务连接任意智能体 💻 提供简单便捷的 CLI
二、快速使用
1.安装
pip install docling注意:docling 2.70.0 版本已经不再支持 Python 3.9,请使用 Python 3.10 或更高版本。
可在 macOS、Linux 和 Windows 环境下运行。支持 x86_64 和 arm64 架构。
2.转换文档(CLI)
docling https://arxiv.org/pdf/2206.01062这会在当前目录生成一个 .md 文件,包含结构文档内容。你也可以通过 Docling CLI 使用🥚GraniteDocling 和其他 VLMs:
docling --pipeline vlm --vlm-model granite_docling https://arxiv.org/pdf/2206.010623.Python 使用(建议)
from docling.document_converter import DocumentConvertersource = "https://arxiv.org/pdf/2408.09869"document per local path or URLconverter = DocumentConverter()result = converter.convert(source)print(result.document.export_to_markdown())output: "## Docling Technical Report[...]"
三、面向用户
AI 开发者:做 RAG、知识库、Agent。
科研人员:解析论文、提取公式、整理参考文献。
法律行业:解析合同、法院判决、法规文件。
金融行业:财报解析、公告抽取、结构化数据生成。
企业知识库:企业文档统一转换、支持 AI 检索。
更多内容请看:
https://github.com/docling-project/docling
https://docling.cn/docling/
夜雨聆风