6 大 RAG 知识库PDF文档处理神器对比，谁才是你的最佳选择？

今天，我们精挑细选 6 款最具代表性的 RAG 知识库文档处理工具，从技术架构、功能特性、适用场景、优劣势等多个维度对比，帮你找到最适合的解决方案！💡🔥

Marker

项目地址：https://github.com/VikParuchuri/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。 ✅ 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

项目地址：https://github.com/opendatalab/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。 ✅ 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

项目地址：https://github.com/DS4SD/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。 ✅ 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

项目地址：https://github.com/microsoft/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。 ✅ 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

项目地址：https://github.com/run-llama/llama_cloud_services/blob/main/parse.md

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。 ✅ 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

olmOCR

项目地址：https://olmocr.allenai.org/

技术架构：基于大语言模型构建完整的 PDF 处理流程，采用分布式架构，支持单机和多节点并行处理。利用 sglang 实现 GPU 加速推理。 功能特性：拥有高质量文本提取能力，能从复杂 PDF 中提取结构化纯文本，正确处理多栏布局、表格、数学方程式和手写内容。以 Markdown 格式输出结果。处理 100 万页 PDF 成本约 190 美元，性能超过 Marker、MinerU 和 GOT-OCR 2.0。 适用场景：学术文献数字化、企业级文档库转换、AI 训练数据集构建、历史文档内容恢复等场景。 ✅ 开源项目，解析质量高，成本低于商业 API，性能突出 ❌ 使用门槛较高，需要多种系统依赖；仍处于早期开发阶段，文档有待完善；目前只支持解析 PDF 和图片