小试牛刀，AI技术实现高效地解析和转换多种文档格式

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🐴作者：秋无之地

🐴简介：CSDN爬虫、后端、大数据、人工智能领域创作者。目前从事python全栈、爬虫和人工智能等相关工作，主要擅长领域有：python全栈、爬虫、大数据开发、人工智能等。

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前言:

AI在IT领域中的应用已成趋势，IT从业者们站在这风暴之眼，面临着一个尖锐问题：AI 是否会成为 “职业终结者”？有人担忧 AI 将取代 IT 行业的大部分工作，也有人坚信 IT 从业者的专业技能与创新思维无可替代。

为了证明AI能取代人工操作，今天就来“小试牛刀”，使用AI技术Docling实现高效地解析和转换多种文档格式。

一、Docling的介绍

1、Docling是个啥

在AI大模型训练过程中，如何将大量的文档内容高效转换并集成到AI系统中，成为开发者们的一大挑战。

Docling，就是为此而生，它是一个开源的具有多功能的文档解析与转换工具。无论是PDF、Word文档，还是PPT、Excel表格，Docling都能够高效地解析和转换多种文档格式，将文档内容以HTML、Markdown和JSON等格式呈现，并支持OCR识别和表格结构的解析。

当然最重要的是，它可以与主流的生成式AI框架（如LangChain、LlamaIndex等）无缝集成，为AI应用提供强大的文档处理支持。

2、Docling项目

Docling是一个具有19.7k高星开源的项目，可以说是一个被认可的项目

3、Docling优势

它能够处理多种常见文档格式（包括PDF、DOCX、PPTX、XLSX、HTML和Markdown等），并通过简洁易用的CLI工具帮助用户快速转换和解析文档。

此外，Docling原生集成了生成式AI框架，如LangChain和LlamaIndex，使其在AI文档处理方面更具优势。它的智能化处理能力，尤其是在OCR和表格结构识别方面，特别适用于那些需要快速提取信息并进一步处理的场景。

二、Docling主要功能

1、多格式支持，快速转换

Docling支持解析并转换多种文档格式，包括但不限于：

PDF、DOCX、PPTX、XLSX、HTML、Markdown等主流格式

能够从这些格式中提取内容并导出为HTML、Markdown或JSON，方便与其他系统和应用集成。

2、高级PDF理解

在PDF处理方面具有强大的功能，不仅支持基本的文本提取，还能深入理解文档的页面布局、阅读顺序以及表格结构。

这些高级特性使得它能够处理更为复杂的PDF文档，特别是包含表格和复杂排版的文件。

3、支持OCR与表格结构识别

内置OCR功能，能够识别扫描文档中的文本，帮助用户提取图像中的信息，并且可以准确识别文档中的表格结构并转换为可用的格式，使得数据的处理更加便捷。

4、AI框架集成，智能文档处理

Docling原生集成了LangChain、LlamaIndex等主流生成式AI框架，为AI应用开发提供了完美的支持。

通过这些框架，用户可以更轻松地将文档内容与AI系统连接，并执行智能任务，如信息抽取、内容生成等。

5、简单易用的CLI工具

提供了便捷的命令行界面（CLI）工具及API，开发者可以通过几行代码轻松完成文档格式转换和处理。

无论是批量处理文档，还是自动化脚本的编写，都极大地提升了开发效率。让开发者可以专注于更高层次的AI应用开发。

三、Docling安装与使用

1、安装Docling

pip install docling

2、使用示例：转换PDF文件

from docling.document_converter import DocumentConvertersource = "https://xxx.com/pdf/url"  # PDF path or URL
converter = DocumentConverter()
result = converter.convert(source)
print(result.document.export_to_markdown())

还可以直接从命令行使用 Docling 来转换单个文件（无论是本地文件还是按 URL 文件）或整个目录。

docling https://xxx.com/pdf/url

可以通过参数限制每个文档应允许处理的文件大小和页数。

from pathlib import Path
from docling.document_converter import DocumentConvertersource = "https://xxx.com/pdf/url"
converter = DocumentConverter()
result = converter.convert(source, max_num_pages=100, max_file_size=36975364)

从二进制 PDF 流转换

from io import BytesIO
from docling.datamodel.base_models import DocumentStream
from docling.document_converter import DocumentConverterbuf = BytesIO(your_binary_stream)
source = DocumentStream(name="temp.pdf", stream=buf)
converter = DocumentConverter()
result = converter.convert(source)