信息来源｜公众号：ChallengeHub\x0a\x0a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！??\x0a\x0a?图1：6 大 RAG 知识库 PDF 文档处理工具对比\x0a\x0a✅图2：Marker\x0a项目地址：https://github.com/VikParuchuri/marker\x0a总结：Marker 是一款轻量级、开源的 PDF 转 Markdown 工具，具备 OCR 识别能力，特别适用于基础文献处理任务。其速度较快，适合技术背景用户，但对复杂文档的解析能力有限。\x0a\x0a✅图3：MinerU\x0a项目地址：https://github.com/opendatalab/MinerU\x0a总结：MinerU 具备强大的多模态解析能力，支持多种格式的转换及高精度 OCR，适用于企业级文档解析需求。但其对 GPU 资源要求较高，配置较复杂。\x0a\x0a✅图4：Docling\x0a项目地址：https://github.com/DS4SD/docling\x0a总结：Docling 采用模块化设计，支持多格式文档解析，并能与 AI 框架集成，适用于企业级合同和报告自动化。但其部分功能依赖商业模型，需 CUDA 环境支持。\x0a\x0a✅图5：Markitdown\x0a项目地址：https://github.com/microsoft/markitdown\x0a总结：Markitdown 由微软开源，支持多种格式的转换和 AI 增强处理，适用于多格式内容创作。但部分功能需依赖 OpenAI API，部分格式转换可能丢失结构。\x0a\x0a✅图6：Llamaparse\x0a项目地址：https://github.com/run-llama/llama_cloud_services/blob/main/parse.md\x0a总结：Llamaparse 针对 RAG 设计，支持复杂 PDF 解析，并能生成知识图谱，适用于法律和技术文档分析。但其处理速度较慢，并需 API 密钥支持。\x0a\x0a✅图7：olmOCR\x0a项目地址：https://olmocr.allenai.org/\x0a总结：olmOCR 采用大模型架构，支持多栏布局、表格、数学方程式和手写内容的高质量解析，适用于大规模文档处理和学术文献数字化。其解析质量高，但依赖较多系统环境，仍处于早期开发阶段。