10个RAG开发必备PDF解析库

在现代信息处理工作中，PDF 是一种极其常见的文件格式，其内容可能包含复杂的表格、嵌套图形以及多栏排版文本。为了高效处理和解析这些文档，市面上涌现了许多功能强大的工具库和框架，从基础的文本提取到复杂的表格分析，再到结合人工智能技术的语义理解，各种工具都有其独特优势。

本文介绍用于开发RAG系统所需的解析带有图像、表格和表单的 PDF 文档的10个顶级开发库。

1、Unstructured.io

Unstructured.io 是一个强大的工具库，专注于处理复杂 PDF 文档中的各种内容，例如表格、图形和示意图。这些功能让它特别适合需要高精度解析 PDF 数据的场景，例如数据分析或信息提取。该库的设计目标是应对多样化的 PDF 格式，无论是普通文本还是嵌套结构，都可以轻松处理。

此外，Unstructured.io 可以与 LlamaIndex 集成，为基于检索增强生成 (RAG) 的系统提供优化的 PDF 解析能力。这种集成允许用户将复杂的文档解析过程无缝融入到生成式 AI 应用中，进一步提升系统性能和数据利用效率。

2、LlamaIndex

LlamaIndex 本身并不是专门用于解析 PDF 的工具，但它提供了有效整合 PDF 解析内容到 RAG 系统中的功能。用户可以利用其他 PDF 解析库处理文档内容后，通过 LlamaIndex 将这些结构化数据组织成便于检索的形式，方便大规模生成式 AI 模型进行推理和查询。

这种工具的独特之处在于它专注于连接不同的数据源，并将其转化为索引。即使解析的内容非常复杂，LlamaIndex 也能够将其与生成式模型进行高效整合，提升上下文查询的准确性和速度。

3、llmsherpa

llmsherpa 是一个自动化的 PDF 解析工具，可以高效地处理文档中的章节、子章节、段落、表格和列表等多种元素。其强大的解析能力让用户无需手动处理文档结构，大幅减少工作量，适用于需要快速从大量文档中提取信息的场景。

此外，llmsherpa 提供了 API 接口，允许开发者轻松将其功能集成到更大的系统中。这种模块化的设计使得它在需要大量文档处理的复杂管道中表现尤为出色，是一种兼顾易用性和功能性的优秀工具。

4、PyMuPDF (fitz)

PyMuPDF 是一个功能强大的 PDF 处理库，支持从文档中提取文本和图像，并能够应对复杂的页面布局。它不仅能够高效解析普通 PDF，还适用于那些具有多列文本或嵌入式对象的文档，是开发者实现高级文本处理任务的重要工具。

得益于 PyMuPDF 的灵活性，用户可以基于其提供的 API 构建定制化的解析流程，处理从简单文本到复杂表格的各种场景。这让它成为需要细粒度控制 PDF 内容解析的开发者首选。

5、Tabula-py

Tabula-py 是一个专门为从 PDF 中提取表格而设计的工具，可以将 PDF 表格直接转换为 pandas DataFrame 格式。这使得用户能够轻松对表格数据进行分析、清理和建模，特别适合需要处理财务报表、实验数据等表格密集型文档的场景。

Tabula-py 的优势在于它对表格结构的处理能力，即使表格布局复杂，仍然能够保持较高的提取准确性。对于以数据科学为核心的工作流，Tabula-py 是一个不可或缺的工具。

6、Camelot

Camelot 是另一个流行的 PDF 表格提取工具，专注于将 PDF 表格解析为结构化数据格式。它支持用户自定义表格区域和布局，使得即使在面对格式不规则的表格时，也能获得较好的解析效果。

与 Tabula-py 类似，Camelot 也适合与 pandas 等数据分析工具结合使用。其独特之处在于支持表格提取模式的灵活调整，开发者可以根据具体需求优化提取流程，从而提升工作效率。

7、pdfplumber

pdfplumber 是一个功能全面的 PDF 解析工具，既支持文本提取，也能有效处理文档中的表格内容。它的设计考虑了文档格式的多样性，无论是分栏排版的文本还是复杂的嵌套表格，都能够轻松解析。

一个显著优势是 pdfplumber 提供了直观的页面坐标功能，用户可以精确定位并提取感兴趣的文档区域。这种特性让它在需要高度自定义的文档解析任务中表现出色。

8、Meta Nougat

Meta Nougat 是一个基于机器学习的 PDF 解析模型，托管在 Hugging Face 平台上。它能够高效处理复杂 PDF 文档，解析精度高，尤其适用于内容丰富、格式多样的文档解析任务。

该模型利用深度学习技术理解文档的语义结构，适合那些对解析质量要求极高的场景。相比于传统的规则解析方法，Meta Nougat 在面对非标准化格式时表现更为出色。

9、pypdf

pypdf 是一个轻量级但功能强大的规则解析库，广泛应用于基本的 PDF 文档处理任务。它支持从 PDF 中提取文本、分割或合并页面，是开发者进行基础操作的首选工具。

由于与 LangChain 和 LlamaIndex 的兼容性，pypdf 常用于构建生成式 AI 的文档输入模块。其简单易用的 API 设计使得即使是新手开发者也能快速上手。

10、Tesseract OCR

Tesseract OCR 是一个开源的光学字符识别工具，虽然主要用于图像文字提取，但在处理扫描版 PDF 或包含嵌入图像的文档时非常实用。它能够将图片中的文字转化为可编辑文本，为解析低质量或非标准 PDF 提供了有力支持。

通过结合其他 PDF 解析工具，Tesseract OCR 可以弥补规则解析的不足，使得开发者在处理复杂文档时更加游刃有余。它尤其适合需要对扫描件进行内容提取的场景。

11、结束语

综上所述，这些工具各具特色，涵盖了从简单到复杂的 PDF 解析需求。无论是基于规则的方法，还是利用深度学习的模型，这些工具都在不断推动 PDF 解析技术的前沿发展。选择适合的工具不仅能显著提高工作效率，还能更准确地获取所需的信息，为数据驱动的决策提供可靠支持。在实际应用中，建议根据项目需求和文档复杂度灵活组合这些工具，从而实现最佳效果。

原文链接：GenAI — PDF Document Parsing

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