最近在给智能客服项目选择 RAG 知识库的数据处理工具，就重新看了一遍目前主流的文档处理项目，包括 olmOCR、Marker、MinerU、Docling、Markitdown、Llamaparse 这6个工具，并且对它们进行了简单对比。

1. olmOCR

技术架构：基于大语言模型构建了完整的 PDF 处理流程。它采用分布式架构，支持单机和多节点并行处理，并利用sglang实现GPU加速推理。

功能特性：拥有高质量文本提取能力，能从复杂PDF中提取结构化纯文本，正确处理多栏布局、表格、数学方程式和手写内容。以Markdown格式输出结果；处理100万页PDF成本约190美元；同时性能超过Marker、MinerU和GOT-OCR 2.0等类似工具。

适用场景：学术文献数字化、企业级文档库转换、AI训练数据集构建以及历史文档内容恢复等场景。

✅优势：开源项目，解析质量高，成本低于商业 API，性能突出。

❎不足：使用门槛较高，需要多种系统依赖；仍处于早期开发阶段，文档有待完善；目前只支持解析 PDF 和图片。

https://github.com/allenai/olmocr

2. Marker

技术架构：基于PyMuPDF和Tesseract OCR，支持GPU加速（Surya OCR引擎），开源轻量化。

功能特性：专注PDF转Markdown，支持公式转LaTeX、图片内嵌保存，OCR识别扫描版PDF，可处理多语言文档。

适用场景：适用于科研文献、书籍等基础PDF转换需求，适合有技术背景的用户快速部署。

✅优势：开源免费，处理速度快（比同类快4倍）。

🙅‍♀️不足：缺乏复杂布局解析能力，依赖本地GPU资源。

https://github.com/VikParuchuri/marker

3. MinerU

技术架构：集成LayoutLMv3、YOLOv8等模型，支持多模态解析（表格/公式/图像），依赖Docker和CUDA环境。

功能特性：精准提取PDF正文，自动过滤页眉/页脚，支持 EPUB/MOBI/DOCX转Markdown或JSON，多语言OCR（84种语言），内置UniMERNet模型优化公式识别。

适用场景：适用于学术文献管理、财务报表解析等需高精度结构化的场景。

✅优势：企业级安全合规，支持API和图形界面。

🙅不足：依赖GPU，表格处理速度较慢，配置复杂。

https://github.com/opendatalab/MinerU

4. Docling

技术架构：模块化设计，集成Unstructured、LayoutParser等库，支持本地化处理。

功能特性：解析PDF/DOCX/PPTX等格式，保留阅读顺序和表格结构，支持OCR和LangChain集成，输出Markdown或JSON。

适用场景：适用于企业合同解析、报告自动化等需结合AI框架的复杂应用。

✅优势：与IBM生态兼容，支持多格式混合处理。

🙅‍♀️不足：需CUDA环境，部分功能依赖商业模型。

https://github.com/DS4SD/docling

5. Markitdown

技术架构：微软开源项目，集成GPT - 4等模型实现AI增强处理，支持多格式转换。

功能特性：支持Word/Excel/PPT、图像（OCR）、音频（语音转录）转Markdown，可批量处理ZIP文件，可生成图片描述（需OpenAI API）。

适用场景：适用于多格式混合内容创作，如PPT图表转文档、音视频转录。

✅优势：格式支持最全，开发者友好（Python API/CLI）。

🙅‍♀️不足：依赖外部API，部分功能需付费模型。

https://github.com/microsoft/markitdown

6. Llamaparse

技术架构：专为RAG设计，结合Azure OpenAI和KDB AI向量数据库，优化语义检索。

功能特性：解析含表格/图表的复杂PDF，输出Markdown/LaTeX/Mermaid图表，支持生成知识图谱，企业级安全合规。

适用场景：适用于法律文档分析、技术手册问答等需结合LLM的智能应用。

✅优势：解析精度高，支持半结构化数据语义优化。

🙅‍♂️不足：处理速度慢，免费额度有限，需API密钥。

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