# Docling – IBM开源的文档解析工具

- Link: https://paooo.com/aigc-news/25802/
- Published: 2026-07-16T12:48:29+08:00
- Author: Prompt 语宙研究院

⚡ [Prompt](https://paooo.com/ai-image-prompts/) 语宙 AI 导读 · 30 秒核心看点

 * 支持PDF、DOCX、PPTX、图片、HTML等多格式解析，并统一导出为Markdown/JSON。
 * 具备版面、阅读顺序和表格结构识别能力，适合复杂PDF与扫描件处理。
 * 可与LlamaIndex、LangChain集成，直接服务RAG检索、问答和知识管理。

### Docling是什么

Docling是开源的文档解析和转换工具，能高效地将多种格式的文档（包括PDF、DOCX、PPTX、
图片和HTML）解析，导出为Markdown或JSON格式。Docling支持高级PDF理解、OCR功能，能与
LlamaIndex和LangChain等工具集成，增强文档的检索和问答能力。Docling提供一个简洁的
命令行界面，方便用户快速处理文档。

阅读目录

    - [Docling是什么](https://paooo.com/aigc-news/25802/#docling%e6%98%af%e4%bb%80%e4%b9%88)
 * [Docling的主要功能](https://paooo.com/aigc-news/25802/#docling%e7%9a%84%e4%b8%bb%e8%a6%81%e5%8a%9f%e8%83%bd)
 * [Docling的技术原理](https://paooo.com/aigc-news/25802/#docling%e7%9a%84%e6%8a%80%e6%9c%af%e5%8e%9f%e7%90%86)
 * [Docling的项目地址](https://paooo.com/aigc-news/25802/#docling%e7%9a%84%e9%a1%b9%e7%9b%ae%e5%9c%b0%e5%9d%80)
 * [Docling的应用场景](https://paooo.com/aigc-news/25802/#docling%e7%9a%84%e5%ba%94%e7%94%a8%e5%9c%ba%e6%99%af)

![Docling](https://paooo.com/wp-content/uploads/2026/07/Docling-website-1.avif)

## Docling的主要功能

 * **多格式支持**：Docling能读取和解析多种流行的文档格式，包括PDF、DOCX、PPTX、图像、
   HTML、AsciiDoc和Markdown，支持将文档导出为Markdown和JSON格式。
 * **高级PDF理解**：Docling具备对PDF文档的高级理解能力，包括页面布局、阅读顺序和
   表格结构的识别。
 * **统一文档表示**：基于`DoclingDocument`格式，Docling提供一个统一且富有表现力的
   文档表示格式，表达文档中的文本、表格、图片等内容，及文档的层次结构。
 * **OCR支持**：Docling支持光学字符识别（OCR），能识别扫描PDF中的文字，让Docling
   能处理扫描或手写的文档。
 * **工具集成**：Docling易于与LlamaIndex和LangChain等工具集成，为RAG（Retrieval-
   Augmented Generation）/QA（Question Answering）应用提供支持。

## Docling的技术原理

 * **文档解析**：Docling用专门的解析器读取和解析不同格式的文档，将文档内容转换为
   内部数据结构。
 * **布局和结构识别**：对于PDF等格式，Docling基于布局分析技术识别页面上的元素位置
   和阅读顺序，及表格和文本的结构。
 * **内容提取**：Docling从文档中提取文本、表格、图片等元素，转换为统一的`DoclingDocument`
   格式。
 * **OCR技术**：对于图像或扫描的PDF文档，Docling用OCR技术将图像中的文字转换为机器
   可读的文本。
 * **数据结构和JSON指针**：`DoclingDocument`用JSON指针引用父项和子项，构建文档的
   层次结构和内容关系。
 * **输出格式化**：将解析后的数据结构格式化为Markdown或JSON，便于进一步的处理和分析。

## Docling的项目地址

 * **项目官网**：[ds4sd.github.io/docling](https://ds4sd.github.io/docling/?utm_source=ai-bot.cn)
 * **GitHub仓库**：[https://github.com/DS4SD/docling](https://github.com/DS4SD/docling)
 * **arXiv技术论文**：[https://arxiv.org/pdf/2408.09869](https://arxiv.org/pdf/2408.09869)

## Docling的应用场景

 * **自动化文档处理**：自动化地将纸质文档或电子文档转换成结构化数据，便于存储和分析。
 * **数据科学和机器学习**：为机器学习模型提供预处理后的结构化数据，用于训练和预测。
 * **内容迁移**：在内容管理系统或文档存储系统升级时，将旧格式的文档转换为新系统支持
   的格式。
 * **信息检索**：构建或增强企业搜索系统，提高文档搜索的准确性和效率。
 * **知识管理**：帮助企业或组织从大量文档中提取关键信息，构建知识库。

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**LangChain ↗**

开发由语言模型驱动的应用程序的框架。

❓ 常见问题解答（FAQ）

Docling适合处理哪些文档格式？

Docling支持PDF、DOCX、PPTX、图片、HTML、AsciiDoc和Markdown等多种格式，可将内容导出
为Markdown或JSON，适合批量文档解析、内容迁移和结构化存储。

Docling能处理扫描版PDF吗？

可以。Docling支持OCR，能够识别扫描PDF或图片中的文字，并结合布局分析提取页面结构、
表格和阅读顺序，提升扫描文档的可用性。

Docling能用于RAG检索增强吗？

可以。Docling可与LlamaIndex和LangChain集成，把文档转换为统一的结构化表示，便于后
续切分、索引和问答检索，适合企业知识库和RAG应用。

🔬 语宙深潜追问 · 进阶实操拆解

Docling接入RAG前要先做哪些清洗？

先统一输出格式，再按文档类型做分段、去页眉页脚、表格重建和图片说明补全。对扫描件
要先OCR纠错，再做chunk切分；最后保留页码、标题层级和来源字段，方便召回与溯源。

Markdown和JSON导出该怎么选？

做知识库检索优先Markdown，便于阅读和切块；做结构化抽取、表格分析或多步管线优先JSON，
字段更稳定。实战里常用“JSON保结构、Markdown供检索”的双轨方案。

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