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文档：文档炼金术士
为什么我们仍然在2025年与文件搏斗？在任何数据驱动的组织中花费一些时间，您会遇到许多PDF，Word文件，PowerPoints，半扫描的图像，手写笔记以及偶尔在SharePoint文件夹中潜伏的CSV。业务和数据分析师将浪费时间转换，分裂和哄骗这些格式变成其python […]文档：文档炼金术士首先出现在数据科学方面。
来源:走向数据科学为什么我们仍然在2025年与文件搏斗？
在任何数据驱动的组织中，您都会遇到许多PDF，Word文件，PowerPoints，半扫描的图像，手写笔记以及偶尔在SharePoint文件夹中潜伏的CSV。商业和数据分析师将浪费时间转换，分裂和哄骗这些格式为其Python管道所接受的东西。当基础文本包裹在图形内或洒在不规则的表格网格中时，即使是最新的生成型堆栈也可能会窒息。
文档诞生是为了解决这种痛苦。由IBM Research Zurich作为开源项目发行，现在由Linux Foundation AI＆Data Foundation托管，图书馆摘要解析，布局理解，OCR，表重建，多模式导出，甚至是一个合理直接的API和CLI命令后面的音频转录。
尽管文档支持HTML的处理，MS Office格式文件，图像格式等，但我们将主要考虑使用它来处理PDF文件。
作为数据科学家或ML工程师，我为什么要关心Docling？
通常，真正的瓶颈不是在建立模型，而是在喂养它。我们花了很大一部分时间在数据争吵上，没有什么比将锁定在100页的PDF内的关键数据集更快的杀害速度。这正是文档解决的问题，它充当了非结构化文档世界的桥梁，直接到Markdown，Json或Pandas DataFrame的结构化理智。
，但它的力量不仅仅是数据提取，直接进入现代AI辅助发展领域。想象一下将文档指向API规格的HTML页面；它毫不费力地将复杂的Web布局转化为干净的结构化宣传，这是直接进入光标，Chatgpt或Claude等AI编码助手的理想背景。
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