docling vs markitdown

docling vs markitdown

以下是 Docling 和 MarkItDown 两款文档转换工具的详细对比，基于功能、技术架构、适用场景等方面的综合分析：

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1. 核心定位

• Docling

  • 由 IBM 开发，专注于 文档解析与结构化输出，强调与 AI 生态（如 LangChain、LlamaIndex）的集成，适合构建 RAG（检索增强生成）知识库 158。

  • 口号：“Get your documents ready for gen AI” 4。

• MarkItDown

  • 由 微软 开源，主打 多格式文档转 Markdown，支持 Office 套件、音视频等丰富格式，集成多模态 LLM（如 GPT-4）增强处理能力 34。

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2. 技术架构

工具	技术特点	依赖项
Docling	- 集成 Unstructured、LayoutParser 等库，支持 OCR 和高级 PDF 解析（布局、表格、阅读顺序）15。 - 模块化设计，兼容 IBM 生态。	需 CUDA 环境，部分功能依赖商业模型 1。
MarkItDown	- 基于微软 AutoGen 框架，支持 GPT-4 等模型增强处理（如生成图片描述）3。 - 提供 CLI、Python API 和 Docker 部署。	依赖 OpenAI API，部分功能需付费 3。

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3. 支持格式与输出

工具	输入格式	输出格式	特色功能
Docling	PDF、DOCX、PPTX、XLSX、图像、HTML、AsciiDoc 25。	Markdown、JSON	- 保留文档结构（如表格、阅读顺序） - 支持元数据提取（标题、作者等）5。
MarkItDown	PDF、PPTX、DOCX、XLSX、图像（OCR）、音频（转录）、HTML、CSV/JSON/XML 34。	Markdown	- 批量处理 ZIP 文件 - 生成图片描述（需 OpenAI API）3。

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4. 适用场景

• Docling 更适合：

  • 企业级文档解析（如合同、报告），需高精度结构化输出 18。

  • 与 AI 工作流深度集成（如 LangChain 链式调用）5。

• MarkItDown 更适合：

  • 多格式混合内容创作（如 PPT 转文档、音视频转录）3。

  • 快速生成对 LLM 友好的 Markdown（如训练数据预处理）4。

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5. 优劣势对比

工具	优势	劣势
Docling	✅ 解析精度高，支持复杂布局 ✅ 与 LangChain 生态无缝集成 8。	❌ 配置复杂，需 GPU 资源 ❌ 部分功能依赖商业模型 1。
MarkItDown	✅ 格式支持最全（含音视频） ✅ 开发者友好（CLI/Python API）3。	❌ 依赖外部 API（如 OpenAI） ❌ PDF 转换易丢失结构 34。

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6. 实际案例对比

• 经济报告解析测试 3：

  • Docling：输出结构化的 Markdown，便于人类阅读和 LLM 提取关键数据（如表格中的经济预测）。

  • MarkItDown：输出内容较杂乱，但 LLM 仍能准确提取信息（依赖后续提示词优化）。

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总结选择建议

• 选 Docling：若需 高精度解析 或 与企业级 AI 生态集成（如 IBM Watson）。

• 选 MarkItDown：若需 快速处理多格式文件 或 利用多模态 LLM 增强输出（如生成图片描述）。

两款工具均开源，可通过 GitHub 仓库进一步探索：

• Docling 25

• MarkItDown 34

 

https://pypi.org/project/docling/

Docling simplifies document processing, parsing diverse formats — including advanced PDF understanding — and providing seamless integrations with the gen AI ecosystem.

Features

• 🗂️ Parsing of multiple document formats incl. PDF, DOCX, XLSX, HTML, images, and more
• 📑 Advanced PDF understanding incl. page layout, reading order, table structure, code, formulas, image classification, and more
• 🧬 Unified, expressive DoclingDocument representation format
• ↪️ Various export formats and options, including Markdown, HTML, and lossless JSON
• 🔒 Local execution capabilities for sensitive data and air-gapped environments
• 🤖 Plug-and-play integrations incl. LangChain, LlamaIndex, Crew AI & Haystack for agentic AI
• 🔍 Extensive OCR support for scanned PDFs and images
• 🥚 Support of Visual Language Models (SmolDocling) 🆕
• 💻 Simple and convenient CLI

 

https://zhuanlan.zhihu.com/p/22441964039

https://github.com/docling-project/docling

https://docling-project.github.io/docling/