Docling是IBM 深度搜索团队的 MIT 许可文档提取 Python 库，可轻松快速地解析文档并将其导出为所需格式。

Docling的功能包括：

读取流行的文档格式（PDF、DOCX、PPTX、图像、HTML、AsciiDoc、Markdown）并导出为 Markdown 和 JSON
高级 PDF 文档理解，包括页面布局、阅读顺序和表格结构
统一、富有表现力的 DoclingDocument 表示格式
元数据提取，包括标题、作者、参考文献和语言
无缝 LlamaIndex 和 LangChain 集成，打造强大的 RAG / QA 应用程序
扫描 PDF 的 OCR 支持
简单方便的 CLI

1、Docling安装

要使用 Docling，只需从 Python 包管理器安装 docling，例如 pip：

pip install docling

以上命令适用于 macOS、Linux 和 Windows，支持 x86_64 和 arm64 架构。

如果你希望开发 Docling 功能、错误修复等，请从本地克隆的根目录按如下方式安装：

poetry install --all-extras

2、用docling转换单个文档

要转换单个 PDF 文档，请使用 convert()，例如：

from docling.document_converter import DocumentConverter

source = "https://arxiv.org/pdf/2408.09869"  # PDF path or URL
converter = DocumentConverter()
result = converter.convert(source)
print(result.document.export_to_markdown())  # output: "### Docling Technical Report[...]"

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

一个简单的示例如下所示：

docling https://arxiv.org/pdf/2206.01062

要查看所有可用选项（导出格式等），请运行 docling --help。

3、高级选项

示例文件 custom_convert.py 包含多种调整转换管道和功能的方法。

3.1 控制 PDF 表格提取选项

你可以控制表格结构识别是否应将识别的结构映射回 PDF 单元格（默认）或使用结构预测本身的文本单元格。如果你发现提取的表格中的多列被错误地合并为一列，这可以提高输出质量。

from docling.datamodel.base_models import InputFormat
from docling.document_converter import DocumentConverter, PdfFormatOption
from docling.datamodel.pipeline_options import PdfPipelineOptions

pipeline_options = PdfPipelineOptions(do_table_structure=True)
pipeline_options.table_structure_options.do_cell_matching = False  # uses text cells predicted from table structure model

doc_converter = DocumentConverter(
    format_options={
        InputFormat.PDF: PdfFormatOption(pipeline_options=pipeline_options)
    }
)

自 docling 1.16.0 起：您可以控制要使用的 TableFormer 模式。在 TableFormerMode.FAST（默认）和 TableFormerMode.ACCURATE（更好，但更慢）之间进行选择，以获得更高质量的复杂表格结构。

from docling.datamodel.base_models import InputFormat
from docling.document_converter import DocumentConverter, PdfFormatOption
from docling.datamodel.pipeline_options import PdfPipelineOptions, TableFormerMode

pipeline_options = PdfPipelineOptions(do_table_structure=True)
pipeline_options.table_structure_options.mode = TableFormerMode.ACCURATE  # use more accurate TableFormer model

doc_converter = DocumentConverter(
    format_options={
        InputFormat.PDF: PdfFormatOption(pipeline_options=pipeline_options)
    }
)

3.2 提供特定的工件路径

默认情况下，模型等工件在首次使用时会自动下载。如果您你望使用已明确预取工件的本地路径，则可以按如下方式执行：

from docling.datamodel.base_models import InputFormat
from docling.datamodel.pipeline_options import PdfPipelineOptions
from docling.document_converter import DocumentConverter, PdfFormatOption
from docling.pipeline.standard_pdf_pipeline import StandardPdfPipeline

# # to explicitly prefetch:
# artifacts_path = StandardPdfPipeline.download_models_hf()

artifacts_path = "/local/path/to/artifacts"

pipeline_options = PdfPipelineOptions(artifacts_path=artifacts_path)
doc_converter = DocumentConverter(
    format_options={
        InputFormat.PDF: PdfFormatOption(pipeline_options=pipeline_options)
    }
)

3.3 对文档大小施加限制

你可以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 DocumentConverter

source = "https://arxiv.org/pdf/2408.09869"
converter = DocumentConverter()
result = converter.convert(source, max_num_pages=100, max_file_size=20971520)

3.4 从二进制 PDF 流转换

你可以从二进制流而不是文件系统转换 PDF，如下所示：

from io import BytesIO
from docling.datamodel.base_models import DocumentStream
from docling.document_converter import DocumentConverter

buf = BytesIO(your_binary_stream)
source = DocumentStream(filename="my_doc.pdf", stream=buf)
converter = DocumentConverter()
result = converter.convert(source)

3.5 限制资源使用量

你可以通过相应地设置环境变量 OMP_NUM_THREADS 来限制 Docling 使用的 CPU 线程。默认设置是使用 4 个 CPU 线程。

4、Docling文档分块

你可以按如下方式对 Docling 文档执行层次结构感知分块：

from docling.document_converter import DocumentConverter
from docling_core.transforms.chunker import HierarchicalChunker

conv_res = DocumentConverter().convert("https://arxiv.org/pdf/2206.01062")
doc = conv_res.document
chunks = list(HierarchicalChunker().chunk(doc))

print(chunks[30])
# {
#   "text": "Lately, new types of ML models for document-layout analysis have emerged [...]",
#   "meta": {
#     "doc_items": [{
#       "self_ref": "#/texts/40",
#       "label": "text",
#       "prov": [{
#         "page_no": 2,
#         "bbox": {"l": 317.06, "t": 325.81, "r": 559.18, "b": 239.97, ...},
#       }]
#     }],
#     "headings": ["2 RELATED WORK"],
#   }
# }

5、Docling v2

Docling v2 引入了几个新功能：

理解并转换 PDF、MS Word、MS Powerpoint、HTML 和多种图像格式
生成一种新的通用文档表示，可以封装文档层次结构
附带全新的 API 和 CLI

5.1 CLI变化

我们更新了 Docling v2 的命令行语法以支持多种格式。示例如下。

# Convert a single file to Markdown (default)
docling myfile.pdf

# Convert a single file to Markdown and JSON, without OCR
docling myfile.pdf --to json --to md --no-ocr

# Convert PDF files in input directory to Markdown (default)
docling ./input/dir --from pdf

# Convert PDF and Word files in input directory to Markdown and JSON
docling ./input/dir --from pdf --from docx --to md --to json --output ./scratch

# Convert all supported files in input directory to Markdown, but abort on first error
docling ./input/dir --output ./scratch --abort-on-error

与 Docling v1 相比的显著变化：

删除了用于不同导出格式的独立开关，并用 --from 和 --to 参数替换，分别定义输入和输出格式。
新的 --abort-on-error 将在遇到错误时立即中止任何批量转换
PDF 的 --backend 选项已被删除

5.2 设置 DocumentConverter

为了适应多种输入格式，我们改变了设置 DocumentConverter 对象的方式。您现在可以在 DocumentConverter 初始化时定义允许的格式列表，并根据需要为每种格式指定自定义选项。默认情况下，允许所有支持的格式。如果您不提供 format_options，则将对所有 allowed_formats 使用默认值。

格式选项可以包括要使用的管道类、要提供给管道的选项以及文档后端。它们以格式特定的类型提供，例如 PdfFormatOption 或 WordFormatOption，如下所示。

from docling.document_converter import DocumentConverter
from docling.datamodel.base_models import InputFormat
from docling.document_converter import (
    DocumentConverter,
    PdfFormatOption,
    WordFormatOption,
)
from docling.pipeline.simple_pipeline import SimplePipeline
from docling.pipeline.standard_pdf_pipeline import StandardPdfPipeline
from docling.datamodel.pipeline_options import PdfPipelineOptions
from docling.backend.pypdfium2_backend import PyPdfiumDocumentBackend

## Default initialization still works as before:
# doc_converter = DocumentConverter()


# previous `PipelineOptions` is now `PdfPipelineOptions`
pipeline_options = PdfPipelineOptions()
pipeline_options.do_ocr = False
pipeline_options.do_table_structure = True
#...

## Custom options are now defined per format.
doc_converter = (
    DocumentConverter(  # all of the below is optional, has internal defaults.
        allowed_formats=[
            InputFormat.PDF,
            InputFormat.IMAGE,
            InputFormat.DOCX,
            InputFormat.HTML,
            InputFormat.PPTX,
        ],  # whitelist formats, non-matching files are ignored.
        format_options={
            InputFormat.PDF: PdfFormatOption(
                pipeline_options=pipeline_options, # pipeline options go here.
                backend=PyPdfiumDocumentBackend # optional: pick an alternative backend
            ),
            InputFormat.DOCX: WordFormatOption(
                pipeline_cls=SimplePipeline # default for office formats and HTML
            ),
        },
    )
)

注意：如果你仅使用默认值，则所有内容与 Docling v1 中的内容相同。

以下示例单元显示了更多选项：

run_with_formats.py
custom_convert.py

5.3 转换文档

我们简化了向 DocumentConverter 输入输入的方式，并重命名了转换方法以获得更好的语义。现在，您可以直接使用单个文件、输入文件列表或 DocumentStream 对象调用转换，而无需先构造 DocumentConversionInput 对象。

DocumentConverter.convert 现在转换单个文件输入（以前为 DocumentConverter.convert_single）。
DocumentConverter.convert_all 现在可以一次转换多个文件（以前为 DocumentConverter.convert）。

...
from docling.datamodel.document import ConversionResult
## Convert a single file (from URL or local path)
conv_result: ConversionResult = doc_converter.convert("https://arxiv.org/pdf/2408.09869") # previously `convert_single`

## Convert several files at once:

input_files = [
    "tests/data/wiki_duck.html",
    "tests/data/word_sample.docx",
    "tests/data/lorem_ipsum.docx",
    "tests/data/powerpoint_sample.pptx",
    "tests/data/2305.03393v1-pg9-img.png",
    "tests/data/2206.01062.pdf",
]

# Directly pass list of files or streams to `convert_all`
conv_results_iter = doc_converter.convert_all(input_files) # previously `convert`

通过 raises_on_error 参数，您还可以控制转换是否在第一次遇到问题时引发异常，或者首先弹性地转换所有文件并在每个文件中反映错误

...
conv_results_iter = doc_converter.convert_all(input_files, raises_on_error=False) # previously `convert`

5.4 访问文档结构

我们还简化了访问和导出转换后的文档数据的方式。我们的通用文档表示现在可作为 DoclingDocument 对象在转换结果中使用。DoclingDocument 提供了一组简洁的 API 来构建、迭代和导出文档中的内容，如下所示。

conv_result: ConversionResult = doc_converter.convert("https://arxiv.org/pdf/2408.09869") # previously `convert_single`

## Inspect the converted document:
conv_result.document.print_element_tree()

## Iterate the elements in reading order, including hierachy level:
for item, level in conv_result.document.iterate_items:
    if isinstance(item, TextItem):
        print(item.text)
    elif isinstance(item, TableItem):
        table_df: pd.DataFrame = item.export_to_dataframe()
        print(table_df.to_markdown())
    elif ...:
        #...

注意：虽然它已被弃用，但您仍然可以使用 Docling v1 文档表示，它可用作：

conv_result.legacy_document # provides the representation in previous ExportedCCSDocument type

5.5 导出为 JSON、Markdown、Doctags

注意：ConversionResult 中的所有 render_... 方法已在 Docling v2 中删除，现在可在 DoclingDocument 上使用：

DoclingDocument.export_to_dict
DoclingDocument.export_to_markdown
DoclingDocument.export_to_document_tokens

conv_result: ConversionResult = doc_converter.convert("https://arxiv.org/pdf/2408.09869") # previously `convert_single`

## Export to desired format:
print(json.dumps(conv_res.document.export_to_dict()))
print(conv_res.document.export_to_markdown())
print(conv_res.document.export_to_document_tokens())

注意：虽然它已被弃用，但您仍然可以导出 Docling v1 JSON 格式。这可通过与 DoclingDocument 类型相同的方法获得：

## Export legacy document representation to desired format, for v1 compatibility:
print(json.dumps(conv_res.legacy_document.export_to_dict()))
print(conv_res.legacy_document.export_to_markdown())
print(conv_res.legacy_document.export_to_document_tokens())

5.6 重新加载存储为 JSON 的 DoclingDocument

您可以使用以下代码以 JSON 格式将 DoclingDocument 保存并重新加载到磁盘：

# Save to disk:
doc: DoclingDocument = conv_res.document # produced from conversion result...

with Path("./doc.json").open("w") as fp:
    fp.write(json.dumps(doc.export_to_dict())) # use `export_to_dict` to ensure consistency

# Load from disk:
with Path("./doc.json").open("r") as fp:
    doc_dict = json.loads(fp.read())
    doc = DoclingDocument.model_validate(doc_dict) # use standard pydantic API to populate doc

5.7 分块

Docling v2 为分块定义了新的基类：

BaseMeta 用于分块元数据
BaseChunk 包含分块文本和元数据，以及
BaseChunker 用于分块器，从 DoclingDocument 中生成分块。

此外，它还提供了更新的 HierarchicalChunker 实现，它利用新的 DoclingDocument 并提供一种新的、更丰富的分块输出格式，包括：

用于基础的各个文档项
任何适用于上下文的标题
任何适用于上下文的说明

有关示例，请查看分块用法。

原文链接：Docling 文档提取简明教程 - 汇智网

Docling 文档提取开发库

1、Docling安装

2、用docling转换单个文档

3、高级选项

3.1 控制 PDF 表格提取选项

3.2 提供特定的工件路径

3.3 对文档大小施加限制

3.4 从二进制 PDF 流转换

3.5 限制资源使用量

4、Docling文档分块

5、Docling v2

5.1 CLI变化

5.2 设置 DocumentConverter

5.3 转换文档

5.4 访问文档结构

5.5 导出为 JSON、Markdown、Doctags

5.6 重新加载存储为 JSON 的 DoclingDocument

5.7 分块

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3.2 提供特定的工件路径

3.3 对文档大小施加限制

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3.5 限制资源使用量

4、Docling文档分块

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5.2 设置 DocumentConverter

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5.4 访问文档结构

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