Docling：为生成式 AI 准备文档数据

在生成式 AI 应用日益广泛的背景下，如何高效、准确地将非结构化的文档内容转换为 AI 模型可理解、可处理的数据，成为一个关键的技术挑战。传统的文档解析工具往往难以应对复杂的格式，尤其是 PDF 中的布局、表格和图文混排，这限制了 AI 从文档中提取和利用信息的能力。

核心内容

Docling 正是针对这一挑战而设计的文档处理工具。其核心目标是解决文档处理和解析的难题，将多种格式的文档转换为 AI 可直接使用的数据。

该工具支持多种常见的文档格式，包括 PDF、DOCX 和 XLSX 等。对于 PDF 文档，Docling 提供了先进的理解能力，能够解析页面布局、表格结构等复杂元素，从而更准确地提取文本和结构化信息。

一个重要的特性是，Docling 支持本地执行。这意味着数据处理过程可以在用户本地的环境中完成，无需将敏感文档上传至云端，这为数据安全和隐私保护提供了有力保障。

价值与影响

Docling 的出现，为需要处理大量文档并希望利用生成式 AI 技术的开发者和企业提供了便利。通过将文档高效地转换为结构化数据，它降低了将文档内容接入 AI 工作流的门槛。其本地执行的特性，尤其适合对数据安全有严格要求的金融、法律、医疗等行业。该工具有助于释放文档中蕴含的信息价值，推动基于文档的智能问答、内容分析和自动化报告等应用的发展。