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Docling将pdf转markdown以及与AI生态集成

发布日期：2025-09-13 05:25:31 浏览次数： 1795

作者：AI悠悠

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Docling 简化了文档处理，解析各种格式（包括高级 PDF 理解），并提供与 gen AI 生态系统的无缝集成。

特征

解析多种文档格式，包括 PDF、DOCX、PPTX、XLSX、HTML、WAV、MP3、图像（PNG、TIFF、JPEG 等）等;
高级 PDF 理解，包括页面布局、阅读顺序、表格结构、代码、公式、图像分类等;
统一、富有表现力的 DoclingDocument 表示格式;
各种导出格式和选项，包括 Markdown、HTML、 DocTags 和无损 JSON;
敏感数据和隔离环境的本地执行能力;
即插即用集成，包括 LangChain、LlamaIndex、Crew AI 和用于代理 AI 的 Haystack;
对扫描的 PDF 和图像提供广泛的 OCR 支持;
支持多种可视化语言模型;
支持自动语音识别 (ASR) 模型的音频;
简单便捷的 CLI。

一、简单Demo入门

安装包

pip install docling

官方提供的demo代码，

from docling.document_converter import DocumentConverter# pdf文档地址，这里可以替换为本地的path路径source = "https://arxiv.org/pdf/2206.01062"  # document per local path or URL
converter = DocumentConverter()result = converter.convert(source)print(result.document.export_to_markdown())  # output: "## Docling Technical Report[...]"

几行代码就可以将pdf文档转成markdown格式的文档，pdf里的表格也转换的很成功。

注意事项：

1、若未科学上网，代码执行可能会失败；因为代码运行时会自动下载docling运行所依赖的模型以及默认的easyocr的模型文件；下载的文件默认会放$HOME/.cache/docling/models 目录。

2、一般我们都会事先从huggface或modelscope下载好模型文件，下载如下文件，放同一个目录下。

二、pdf转markdown，图片本地存储

docling将pdf转markdown文件，指定本地模型文件，图片保存到本地。

import pathlibimport loggingimport timefrom docling.datamodel.base_models import InputFormatfrom docling.datamodel.pipeline_options import PdfPipelineOptions, EasyOcrOptionsfrom docling.document_converter import PdfFormatOption, DocumentConverter, ImageFormatOption, PowerpointFormatOption, \    WordFormatOption, ExcelFormatOption, HTMLFormatOptionfrom docling_core.types.doc import ImageRefMode, PictureItem, TableItem

# # 指定模型路径# easyocr_model_storage_directory = r"D:\muxue\models_file\easyocr"  # 使用绝对路径# # 指定OCR模型# easyocr_options = EasyOcrOptions()# # 可以不设置，默认语言：["fr", "de", "es", "en"]# easyocr_options.lang = ['ch_sim', 'en']  # 中英文# easyocr_options.model_storage_directory = easyocr_model_storage_directory
artifacts_path = r"D:\muxue\models_file\docling_all"  # 模型文件地址，使用绝对路径pipeline_options = PdfPipelineOptions(artifacts_path=artifacts_path)# 设置支持OCRpipeline_options.do_ocr = True# 设置支持表结构pipeline_options.do_table_structure = True
IMAGE_RESOLUTION_SCALE = 2.0pipeline_options.images_scale = IMAGE_RESOLUTION_SCALE#pipeline_options.generate_page_images = True#生成图片，必须要改配置为Truepipeline_options.generate_picture_images = True
# 指定OCR模型#pipeline_options.ocr_options = easyocr_options
doc_converter  = DocumentConverter(    format_options={        InputFormat.PDF: PdfFormatOption(pipeline_options=pipeline_options),        InputFormat.IMAGE: ImageFormatOption(pipeline_options=pipeline_options),        InputFormat.PPTX: PowerpointFormatOption(pipeline_options=pipeline_options),        InputFormat.DOCX: WordFormatOption(pipeline_options=pipeline_options),        InputFormat.XLSX: ExcelFormatOption(pipeline_options=pipeline_options),        InputFormat.HTML: HTMLFormatOption(pipeline_options=pipeline_options)    })
input_doc_path = r"D:\Test\test.pdf"start_time = time.time()
conv_res = doc_converter.convert(input_doc_path)output_dir = pathlib.Path("scratch")output_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)doc_filename = conv_res.input.file.stem

# Save markdown with externally referenced picturesmd_filename = output_dir / f"{doc_filename}-with-image-refs.md"conv_res.document.save_as_markdown(md_filename, image_mode=ImageRefMode.REFERENCED)

end_time = time.time() - start_timeprint(f"Time taken: {end_time} seconds")

easyocr是docling的默认选项，无需配置，当然也可以手动配置。其中有2个配置必须要设置，如下：

pipeline_options.generate_picture_images

image_mode=ImageRefMode.REFERENCED

三、批量pdf转markdown

将多个pdf批量装成 markdown是常见操作。我们来实现一下吧。

import loggingimport timefrom collections.abc import Iterablefrom pathlib import Pathimport yamlfrom docling_core.types.doc import ImageRefModefrom docling.datamodel.base_models import ConversionStatus, InputFormatfrom docling.datamodel.document import ConversionResultfrom docling.datamodel.pipeline_options import PdfPipelineOptionsfrom docling.document_converter import DocumentConverter, PdfFormatOption
def export2md(conv_results: Iterable[ConversionResult], output_dir: Path):    output_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)    success_count = 0
    for conv_res in conv_results:        if conv_res.status == ConversionStatus.SUCCESS:            success_count += 1            doc_filename = conv_res.input.file.stem            conv_res.document.save_as_markdown(                output_dir / f"{doc_filename}.md",                image_mode=ImageRefMode.REFERENCED,            )            logging.info(f"Converted {doc_filename} to Markdown successfully.")

def main():    artifacts_path = r"D:\muxue\model_file\docling_all"  # 模型文件使用绝对路径    pipeline_options = PdfPipelineOptions(artifacts_path=artifacts_path)    # 设置支持OCR    pipeline_options.do_ocr = True    # 设置支持表结构    pipeline_options.do_table_structure = True
    IMAGE_RESOLUTION_SCALE = 2.0    pipeline_options.images_scale = IMAGE_RESOLUTION_SCALE    #pipeline_options.generate_page_images = True    #生成图片，必须要改配置为True    pipeline_options.generate_picture_images = True
    doc_converter  = DocumentConverter(        format_options={            InputFormat.PDF: PdfFormatOption(pipeline_options=pipeline_options)        }    )
    data_folder = Path(r"D:\muxue\orginal_file")    input_doc_paths = [        data_folder / "test.pdf",        data_folder / "2206.01062v1.pdf",    ]

    start_time = time.time()    conv_results = doc_converter.convert_all(        input_doc_paths,        raises_on_error=False,  # to let conversion run through all and examine results at the end    )    export2md(conv_results, Path("scratch"))
    end_time = time.time() - start_time    print(f"Time taken: {end_time} seconds")
if __name__ == '__main__':    logging.basicConfig(level=logging.INFO)    main()

可以指定多个pdf文件，保存成markdown\json或者其他格式。

四、PDF无损转Json

Docling 支持将文档以“无损”方式序列化（serialization）为 JSON，也能从 JSON 无损地反序列化（deserialization）回 DoclingDocument 模型；
与之相对的是 Markdown 或 HTML 等格式，这些格式被称为 有损（lossy）导出格式，因为它们无法保留所有可用的元信息。

import pathlibimport loggingimport timefrom docling.datamodel.base_models import InputFormatfrom docling.datamodel.pipeline_options import PdfPipelineOptions, EasyOcrOptionsfrom docling.document_converter import PdfFormatOption, DocumentConverter, ImageFormatOption, PowerpointFormatOption, \    WordFormatOption, ExcelFormatOption, HTMLFormatOptionfrom docling_core.types.doc import ImageRefMode, PictureItem, TableItem

artifacts_path = r"D:\muxue\model_file\docling_all"  # 使用绝对路径pipeline_options = PdfPipelineOptions(artifacts_path=artifacts_path)# 设置支持OCRpipeline_options.do_ocr = True# 设置支持表结构pipeline_options.do_table_structure = True
IMAGE_RESOLUTION_SCALE = 2.0pipeline_options.images_scale = IMAGE_RESOLUTION_SCALE#pipeline_options.generate_page_images = True#生成图片，必须要改配置为Truepipeline_options.generate_picture_images = True
# 指定OCR模型#pipeline_options.ocr_options = easyocr_options
doc_converter  = DocumentConverter(    format_options={        InputFormat.PDF: PdfFormatOption(pipeline_options=pipeline_options),        InputFormat.IMAGE: ImageFormatOption(pipeline_options=pipeline_options),        InputFormat.PPTX: PowerpointFormatOption(pipeline_options=pipeline_options),        InputFormat.DOCX: WordFormatOption(pipeline_options=pipeline_options),        InputFormat.XLSX: ExcelFormatOption(pipeline_options=pipeline_options),        InputFormat.HTML: HTMLFormatOption(pipeline_options=pipeline_options)    })
input_doc_path = r"D:\muxue\test.pdf"start_time = time.time()
conv_res = doc_converter.convert(input_doc_path)output_dir = pathlib.Path("scratch")output_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)doc_filename = conv_res.input.file.stem

# Save markdown with externally referenced picturesmd_filename = output_dir / f"{doc_filename}.json"conv_res.document.save_as_json(md_filename, image_mode=ImageRefMode.REFERENCED)

end_time = time.time() - start_timeprint(f"Time taken: {end_time} seconds")

“无损 JSON” 在 Docling 中意味着：将文档的内在数据结构与详细元信息完整转到 JSON，并保证可以从 JSON 完整还原为同一个文档模型。

而 Markdown/HTML 导出是“有损” 的，因为这些格式省略了很多底层结构与元数据，只是适合人类阅读和简单内容展示。

五、Docling与AI生态集成

Docling 与众多领先框架和工具的集成，比如LangChain、LlamaIndex和Crew AI等。

Part of Docling's ecosystem

	分类名称	包含工具列表
1	Agentic / AI dev frameworks（AI 智能体 / 开发框架）	Bee Agent Framework、Crew AI、Haystack、LangChain、Langflow、LlamaIndex、txtai
2	Featured 重点推荐工具	Apify、Data Prep Kit、InstructLab、NVIDIA Prodigy、RHEL AI、spaCy
3	More integrations 更多集成	Arconia、Cloudera、DocETL、Kotaemon、OpenContracts、Open WebUI、Quarkus、Vectara

分类名称

包含工具列表

Agentic / AI dev frameworks（AI 智能体 / 开发框架）

Bee Agent Framework、Crew AI、Haystack、LangChain、Langflow、LlamaIndex、txtai

Featured

重点推荐工具

Apify、Data Prep Kit、InstructLab、NVIDIA Prodigy、RHEL AI、spaCy

More integrations

更多集成

Arconia、Cloudera、DocETL、Kotaemon、OpenContracts、Open WebUI、Quarkus、Vectara

1、与LlamaIndex集成

在LlamaIndex中，可以直接使用Docling作为阅读器，和DoclingNodeParser 可将DoclingReader 生成的 JSON/MarkDown 格式文档解析为 LlamaIndex 的节点。

from llama_index.readers.docling import DoclingReaderfrom llama_index.node_parser.docling import DoclingNodeParserfrom llama_index.core import VectorStoreIndexreader = DoclingReader(export_type=DoclingReader.ExportType.JSON)node_parser = DoclingNodeParser()documents = reader.load_data("your_file.pdf")index = VectorStoreIndex.from_documents(    documents=documents,    transformations=[node_parser],    embed_model=EMBED_MODEL,)

2、与LangChain集成

Docling 将 PDF、DOCX、PPTX、HTML 和其他格式解析为丰富的统一表示，包括文档布局、表格等，使其为 RAG 等生成 AI 工作流程做好准备。此集成通过 DoclingLoader 文档加载器提供 Docling 的功能。

langchain-docling 中的 DoclingLoader 类将 Docling 无缝集成到 LangChain。

pip install langchain-docling

from langchain_docling import DoclingLoader
FILE_PATH = ["https://arxiv.org/pdf/2408.09869"]  # Docling Technical Report
loader = DoclingLoader(file_path=FILE_PATH)
docs = loader.load()

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