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4 篇文章

Marker: Datalab's Open-Source, Apache 2.0 Pipeline Parser — Faster, CPU-Ready, More Accurate

Marker(Datalab 開源,Apache 2.0 授權,v2.0.0 於 2026-07-20 發布,39.5k stars)是一個以 Markdown 與 JSON 為輸出的 pipeline 式文件解析標準庫,支援 PDF、圖像、PPTX、DOCX、XLSX、HTML、EPUB,並提供可選的 LLM 增強(`--use_llm`,預設 `gemini-3.5-flash`)、可自訂格式邏輯與表格/公式/內嵌數學/連結/參考/程式碼區塊的完整處理、圖像提取與保存、標頭/頁尾移除,並可在純 CPU、GPU 或 MPS(Apple Silicon)環境運作。與 [Docling](/posts/tech/2026-09-06-docling-document-parsing) 同屬解析層,但授權路徑(`Apache 2.0` 代碼 + `AI Pubs Open Rail-M` 模型權重,有商業門檻 `$5M`)、輸出核心(`Markdown` 為主而非結構化 `JSON`)、解析引擎特點(`Pipeline` 式可替換階段,但 `VlmPipeline` 為可選的 `LLM` 增強而非固定 `VLM` 選項)、與 [MinerU](/posts/tech/2026-09-05-mineru-ocr-doc-parsing)(自訂協議、`Markdown` 為核心、`Hybrid` `effort` 參數)的差異形成解析層內三種不同取捨路徑。

tech文件解析實戰

Docling:IBM 開源、MIT 授權、結構化 JSON 為核心的文件解析標準庫

Docling(IBM Research Zurich 起源,現由 Linux Foundation AI & Data 治理,MIT 授權,v2.100.0 於 2026-06-09 發布)是一個以結構化 JSON 為核心輸出的文件解析標準庫,支援 PDF、DOCX、PPTX、XLSX、HTML、EPUB、Apple Pages、影片(MP4/AVI/MOV,含 ASR 轉錄與代表性幀)、音訊(WAV/MP3)、電子郵件(EML/MSG)、ODF 與 XBRL 財報,並提供可替換階段的 pipeline 式解析(純 CPU 或 GPU 加速)、VlmPipeline 選項(GraniteDocling 258M VLM)、MCP server 與 API server(docling-serve),與 LangChain / LlamaIndex / Crew AI / Haystack 原生整合。

tech文件解析實戰

MinerU:從 PDF 到結構化 Markdown 的文件解析引擎

MinerU 是 OpenDataLab 的開源文件解析引擎,可將 PDF、圖像與 Office 文件轉成保留表格、公式和閱讀順序的 Markdown 與 JSON,適合 RAG 前處理與知識庫建構。

確定性抽取層:不用任何模型,先解決八成的 PDF

數位原生 PDF 的文字是讀得到的,缺的只是結構。PyMuPDF、pdfplumber、pypdf、Tika 這一層用啟發式規則就能還原段落與表格,零 GPU、零推論成本。最大的選型陷阱不是準確度,是 PyMuPDF 的 AGPL-3.0 授權。