Docling
Dokumentenparsing-Bibliothek, die PDFs, Word-Dokumente und andere Formate in saubere, strukturierte Daten für LLM- und RAG-Pipelines umwandelt.
Überblick
Docling parst komplexe Dokumentformate – PDFs mit Tabellen und Abbildungen, Word-Dokumente, PowerPoint-Dateien und mehr – in strukturierte Darstellungen (wie Markdown oder JSON), die Layout-Informationen bewahren, die ein LLM tatsächlich nutzen kann, statt des verstümmelten Klartexts, den eine naive PDF-zu-Text-Konvertierung erzeugt. Es ist speziell mit Blick auf RAG- und LLM-Ingestion-Pipelines gebaut.
Docling eignet sich für Teams, die Dokumente in eine LLM- oder RAG-Pipeline einspeisen und eine genaue Strukturerhaltung benötigen – als Ergänzung zu Tesseract (ebenfalls in diesem Katalog): Tesseract erkennt Text aus rohen Pixeln, während sich Docling auf das Verstehen der Struktur und des Layouts eines Dokuments konzentriert.
- Kategorien
- KI & Machine Learning
- Schlagwörter
- document-parsingragpdf-processingdata-extraction
- Sprachen
- Python
- Lizenz
- MIT
Ähnliche Projekte
Haystack
Apache-2.0Quelloffenes Framework zum Bau produktionsreifer Such- und RAG-(Retrieval-Augmented-Generation-)Anwendungen mit LLMs.
- KI & Machine Learning
Instructor
MITBibliothek, um zuverlässige, strukturierte Datenausgaben von LLMs mittels Function-Calling-APIs und Pydantic-Modellen zur Validierung zu erhalten.
- KI & Machine Learning
LangChain
MITFramework zur Entwicklung von Anwendungen auf Basis großer Sprachmodelle, Agenten und Retrieval-Augmented Generation (RAG).
- KI & Machine Learning
LlamaIndex
MITDaten-Framework zum Verbinden großer Sprachmodelle mit deinen eigenen Daten – Dokumenten, Datenbanken, APIs – für Retrieval-Augmented-Anwendungen.
- KI & Machine Learning
Einen Fehler entdeckt? Änderung auf GitHub vorschlagen.