Docling: 高效文档解析工具，赋能 RAG 和 QA 应用

Docling是高效便捷的文档解析工具，能够轻松地将各种文档格式转换为Markdown和JSON格式。它提供了一套统一且富于表现力的DoclingDocument表示格式，简化了文档处理流程，并能与LlamaIndex和LangChain等工具无缝集成，赋能强大的检索增强生成（RAG）和问答（QA）应用。

一、功能与特点

Docling支持多种常见文档格式的读取，包括PDF、DOCX、PPTX、图片、HTML、AsciiDoc和Markdown，并能将其转换为Markdown和JSON格式。其PDF解析功能尤其强大，能够理解页面布局、阅读顺序和表格结构。此外，Docling还提供了OCR支持，可用于扫描版PDF的处理，以及便捷的命令行界面。 DoclingDocument这种统一的文档表示格式极大地简化了文档处理的复杂性。

二、优势分析

Docling易于使用，只需简单的几行代码即可完成文档转换。其高效的处理速度和对多种文档格式的支持，大大提高了文档处理的效率。同时，它与LlamaIndex和LangChain的无缝集成，为构建RAG和QA应用提供了便捷的途径。此外，Docling的OCR支持也使其能够处理扫描版PDF，扩展了其应用范围。

三、使用方法

安装Docling非常简单，可以使用pip进行安装：

pip install docling

以下是一个简单的使用示例：

from docling.document_converter import DocumentConverter

source = "本地文件路径或URL"
converter = DocumentConverter()
result = converter.convert(source)
print(result.document.export_to_markdown())

更详细的使用说明和配置选项，请参考官方文档。

四、社区和贡献

Docling项目目前在积极开发中，并计划推出更多新功能，例如公式和代码提取、元数据提取以及LangChain原生扩展。 鼓励开发者参与项目贡献。相关信息可在项目的GitHub页面找到。

五、总结

Docling作为一个文档解析工具，凭借其便捷性、高效性和与流行AI工具的集成能力，为文档处理和信息提取提供了新的解决方案。 它的未来发展值得关注，例如计划中的公式提取和元数据提取功能，将进一步提升其在各种场景下的实用价值。