超越OCR！LLM时代最聪明的文档解析工具：从文档大纲到布局，从图表公式到图像理解，RAG效果翻倍！

训练LLM大语言模型90%的时间都耗在数据清洗上？复杂文档解析真有那么难？今天我们系统的聊下复杂文档解析的常见问题。

最近在GitHub发现了一款号称"多模态文档解析终结者"的工具。我们对比了Marker、MinerU、olmOCR、Surya、GOT-OCR 2.0、Mistral OCR等十几个开源/闭源模型，这可能是目前支持格式最全、上手最简单的大模型文档解析工具。

图1. 内容块智能识别，定位分析26块内容

结合我们训练大语言模型的数据处理工作，总结了下在真实业务中的文档解析痛点，主要卡在三个环节：

1.  复杂元素解析：基础OCR只能识别文字，但实际业务文档永远少不了表格、图表、图像、公式这些"硬骨头"。就拿最常见的表格来说，传统模型解析后数据关联性全乱，表格直接成了文本片段，数字和表头根本对不上号。

图2. 支持常见图表类型深度解读，柱状、饼状图也支持

2.  文档结构解析：现在很多模型解析完的文档，就像被碎纸机打过一样——标题层级没了，段落关系断了，图片和说明文字也分家了。

图3. 层次结构分析，构建文档结构树

3.  格式兼容性：训练大模型时最头疼的就是数据来源五花八门：PDF、Word、PPT、扫描件、TXT等等...能用一个接口搞定所有格式的工具实在太少，另外能否支持做RAG和知识库需要的格式也是令我们头疼的。

图4. 支持DOC/PPT/TXT/PDF等各种格式

更致命的是，这些解析问题会直接拖累检索增强生成RAG效果：检索时准确率低找不到关键段落，生成的答案质量差总是漏掉重要数据！

在深入剖析了文档解析的种种痛点后，我们不禁要问：是否存在一个解决方案，能够真正突破这些技术瓶颈？

一、能理解文档布局、表格及图表的工具到底是什么？

经过我们团队技术调研和实测验证，我们在GitHub上发现了一款EasyDoc智能文档解析工具好像满足了我们日常的所有需求，其能深度理解文档的布局、文本、表格乃至图表，使得输出数据非常适合AI应用（如RAG、知识库构建、数据提取、报告分析）。

它从一开始就是为AI大模型工作流而设计的，其专为 LLM 流程构建，可为模型推理、微调和优化上下文窗口提供高质量数据。可以直接免费解析5500页的文档，足够我们个人使用！

# 代码链接
https://github.com/easydoc-ai/easydoc
# 中文教程
https://apifox.com/apidoc/shared/704f7d88-99d0-495d-b775-dcfeb96621be
# 官网链接
https://easydoc.sh/zh

{
    "success": true,
    "data": {
        "task_id": "1a68fabb-7384-46d5-8b2e-02e3808102b3",
        "task_status": "SUCCESS",
        "task_result": {
            "file_name": "demo_document.pdf",
            "blocks": [
                {
                    "block_id": 1,
                    "type": "Title",
                    "text": "Document Title",
                    "page_number": 1,
                    "coordinates": [
                        220.21530151367188,
                        77.08414459228516,
                        375.2535095214844,
                        100.12981414794922
                    ],
                    "system": "PixelSpace",
                    "layout_width": 596,
                    "layout_height": 842
                }
}

JSON输出中的每一个内容块都包含了相对于原始页面的精确边界框坐标（例如左上角和右下角的坐标）。

三、EasyDoc的实测效果怎么样？

我们主要处理中文文档，就找了篇复杂的文档来具体的测试了下，其中正确的构建了清晰的文档结构树，无论是第三章第四条第二款，还是更复杂的层级关系，都能迅速定位并理解其确切位置和上下文联系。

另外超越简单的表格和图片提取，其能够深度理解表格和图片，提取结构化数据并提供语义解读。

四、EasyDoc怎么使用？

最后再说下，EasyDoc不只是简单解析文档，而是通过深度结构化理解，为RAG系统提供"认知基础设施"，让AI应用能像专家一样精准理解和运用文档知识。

立即访问EasyDoc官网，获取API密钥，开启你的文档解析之旅！最后对大模型文档解析感兴趣的个人或者企业可以扫码进入EasyDoc多模态智能文档解析交流群！