Docling：IBM推出的开源PDF文档转换工具

Docling简介

Docling是一个开源的PDF文档转换工具，由IBM Research开发，提供易于使用的接口和自包含的解决方案。它利用先进的AI模型进行布局分析和表格结构识别，能在普通硬件上高效运行，且资源消耗小。Docling能够将PDF文档转换为JSON或Markdown格式，同时提取文档元数据，并支持OCR功能。它的设计允许用户轻松扩展和添加新功能，适用于多种下游应用，如企业文档搜索和知识提取。

Docling主要功能

1. PDF转换：将PDF文档转换为JSON或Markdown格式，便于机器处理和阅读。
2. 页面布局理解：分析PDF文档的详细页面布局，包括阅读顺序和图形定位。
3. 表格结构识别：恢复PDF中的表格结构，识别行列结构及表头。
4. 元数据提取：从文档中提取元数据，包括标题、作者、参考文献和语言等。
5. OCR支持：可选的光学字符识别功能，适用于扫描的PDF文档或嵌入的位图图像。
6. 模式配置：支持批处理模式和交互模式，以适应不同的处理需求和响应时间。
7. 硬件加速：支持GPU、MPS等硬件加速器，以提高处理速度。

Docling技术原理

1. 布局分析模型（DocLayNet）：使用深度学习模型对页面元素进行对象检测，预测元素的边界框和类别。
2. 表格结构识别模型（TableFormer）：基于视觉变换器的模型，用于预测表格的逻辑行和列结构。
3. PDF后端：使用自定义PDF解析器或第三方库来检索文本内容及其在页面上的几何坐标，并渲染每个页面的视觉表示。
4. AI模型管道：对每个页面独立应用一系列AI模型，提取特征和内容，如布局和表格结构。
5. 后处理阶段：聚合所有页面的结果，通过后处理模型增强元数据，检测文档语言，推断阅读顺序，并组装成可序列化的文档对象。
6. 模型管道的可扩展性：允许通过子类化或克隆默认模型管道来自定义模型链，引入额外的管道配置参数。
7. 性能优化：通过测试和调整，优化在不同硬件上的运行速度和资源消耗，包括对CPU线程预算的调整。

Docling应用场景

1. 企业文档搜索：Docling可以将企业内部的PDF文档转换为结构化数据，便于进行高效的搜索和检索，提高信息管理效率。
2. 知识提取：在构建知识库时，Docling能够从PDF文档中提取关键信息，如图表、表格和文本段落，支持知识管理系统的构建。
3. 学术研究：研究人员可以使用Docling来处理大量的科学文献，快速提取和分析研究数据，加速学术发现。
4. 法律文档分析：在法律领域，Docling有助于从合同、判决书等PDF文档中提取关键条款和证据，辅助案件准备和法律研究。
5. 数据准备：对于需要构建大规模多模态训练数据集的机器学习项目，Docling可以转换和结构化PDF中的非结构化数据，为模型训练提供数据支持。
6. 自动化报告生成：企业可以将Docling集成到自动化报告生成流程中，从PDF格式的财务报表、市场分析报告中提取数据，生成标准化的报告和摘要。

Docling项目入口

• 项目官网：https://ds4sd.github.io/docling
• GitHub仓库：https://github.com/DS4SD/docling
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2408.09869