今天，我们精挑细选 6 款最具代表性的 RAG 知识库文档处理工具，从技术架构、功能特性、适用场景、优劣势等多个维度对比，帮你找到最适合的解决方案！💡🔥

Marker

项目地址：https://github.com/VikParuchuri/marker

总结：Marker 是一款轻量级、开源的 PDF 转 Markdown 工具，具备 OCR 识别能力，特别适用于基础文献处理任务。其速度较快，适合技术背景用户，但对复杂文档的解析能力有限。

✅ 优势：开源免费，处理速度快（比同类工具快 4 倍）
❌ 劣势：缺乏复杂布局解析能力，依赖本地 GPU 资源

MinerU

项目地址：https://github.com/opendatalab/MinerU

总结：MinerU 具备强大的多模态解析能力，支持多种格式的转换及高精度 OCR，适用于企业级文档解析需求。但其对 GPU 资源要求较高，配置较复杂。

✅ 优势：企业级安全合规，支持 API 和图形界面
❌ 劣势：依赖 GPU，表格处理速度较慢，配置较复杂

Docling

项目地址：https://github.com/DS4SD/docling

总结：Docling 采用模块化设计，支持多格式文档解析，并能与 AI 框架集成，适用于企业级合同和报告自动化。但其部分功能依赖商业模型，需 CUDA 环境支持。

✅ 优势：兼容 IBM 生态，支持多格式混合处理
❌ 劣势：需 CUDA 环境，部分功能依赖商业模型

Markitdown

项目地址：https://github.com/microsoft/markitdown

总结：Markitdown 由微软开源，支持多种格式的转换和 AI 增强处理，适用于多格式内容创作。但部分功能需依赖 OpenAI API，部分格式转换可能丢失结构。

✅ 优势：格式支持最全，开发者友好（Python API/CLI）
❌ 劣势：依赖外部 API，部分功能需付费模型

Llamaparse

项目地址：https://github.com/run-llama/llama_cloud_services/blob/main/parse.md

总结：Llamaparse 针对 RAG 设计，支持复杂 PDF 解析，并能生成知识图谱，适用于法律和技术文档分析。但其处理速度较慢，并需 API 密钥支持。

✅ 优势：解析精度高，支持半结构化数据语义优化
❌ 劣势：处理速度慢，免费额度有限，需 API 密钥

olmOCR

项目地址：https://olmocr.allenai.org/

总结：olmOCR 采用大模型架构，支持多栏布局、表格、数学方程式和手写内容的高质量解析，适用于大规模文档处理和学术文献数字化。其解析质量高，但依赖较多系统环境，仍处于早期开发阶段。

✅ 优势：开源项目，解析质量高，成本低于商业 API，性能突出
❌ 劣势：使用门槛较高，文档有待完善，仅支持 PDF 和图片