这几天在给公司产品的 AI 助手选择知识库的数据处理工具，重新看了一遍 Marker、MinerU、Docling、Markitdown、Llamaparse 这五个工具，结合几个 Deep Search 产品做了一些对比给用户接入做参考，也分享出来，大家有其他更优的工具推荐，欢迎回复给我，先感谢了！

  1. 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
    · 多语言文档处理，但表格转换易错位，复杂公式识别精度一般
    适用场景
    · 科研文献、书籍等基础 PDF 转换需求，适合技术背景用户快速部署
    优劣势
    ✅ 开源免费、处理速度快（比同类快 4 倍）
    ❌ 缺乏复杂布局解析能力，依赖本地 GPU 资源

  2. 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
    · 学术文献管理、财务报表解析等需高精度结构化的场景
    优劣势
    ✅ 企业级安全合规，支持 API 和图形界面
    ❌ 依赖 GPU，表格处理速度较慢，配置复杂

  3. 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，适合构建 RAG 知识库
    适用场景
    · 企业合同解析、报告自动化，需结合 AI 框架的复杂应用
    优劣势
    ✅ 与 IBM 生态兼容，支持多格式混合处理
    ❌ 需 CUDA 环境，部分功能依赖商业模型

  4. 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，批量处理 ZIP 文件
    · 可生成图片描述（需 OpenAI API），但 PDF 格式转换易丢失结构
    适用场景
    · 多格式混合内容创作，如 PPT 图表转文档、音视频转录
    优劣势
    ✅ 格式支持最全，开发者友好（Python API/CLI）
    ❌ 依赖外部 API，部分功能需付费模型

  5. 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
    · 法律文档分析、技术手册问答等需结合 LLM 的智能应用
    优劣势
    ✅ 解析精度高，支持半结构化数据语义优化
    ❌ 处理速度慢，免费额度有限，需 API 密钥

选型决策树 🌲

需求优先级：
速度与轻量 → Marker
精度与多模态 → MinerU
企业级集成 → Docling/Llamaparse
多格式混合 → Markitdown

技术适配：
需 GPU 加速 → MinerU/Docling
需 API 扩展 → Markitdown/Llamaparse
需本地隐私 → Stirling-PDF（补充推荐）

成本考量：
免费开源 → Marker/MinerU
商业支持 → Llamaparse

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