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！
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
@meng shao 原网址