前言
RAG的兴起，越来越多的人开始关注文档结构化解析的效果，这个赛道变得非常的同质化。
关于文档智能解析过程中的每个技术环节的技术点，前期文章详细介绍了很多内容：
下面我们简单的看看Docling这个PDF文档解析框架里面都有什么技术。
方法
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布局分析模型
首先，Docling使用一个布局分析模型，这是一个对象检测器，用于预测给定页面图像上各种元素的边界框和类别。其架构源自RT-DETR，并在DocLayNet数据集上重新训练。推理依赖于onnxruntime。笔者在前面的文章也提到过，版式分析非常依赖于场景数据，因此，该模型仅在DocLayNet数据集上进行训练，无法满足一些常见的中文场景诉求，并且采用RT-DETR进行训练，模型参数较大。这一块的替代可以采用之前开源的轻量版式分析模型。支持包含段落信息等研报、论文等中文场景的细粒度布局检测。
地址：https://github.com/360AILAB-NLP/360LayoutAnalysis
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表格结构识别模型：其次，Docling使用TableFormer表格结构识别模型模型。它可以根据输入图像预测给定表格的逻辑行和列结构。推理依赖于PyTorch。
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OCR文字识别：Docling还提供了可选的OCR支持，例如用于扫描件PDF。默认情况下，Docling使用EasyOCR引擎，该引擎以高分辨率（216 dpi）页面图像进行OCR，以捕获小字体细节。
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处理管道：Docling实现了一个线性处理管道，按顺序对每个文档执行操作。每个文档首先由PDF后端解析，以检索程序化文本标记和渲染每页的位图图像。然后，标准模型管道独立应用于文档中的每一页，以提取特征和内容，如布局和表格结构。最后，所有页面的结果汇总并通过后处理阶段传递，以增强元数据、检测文档语言、推断阅读顺序并最终组装一个可序列化为JSON或Markdown的类型化文档对象。
结果
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处理速度：在MacBook Pro M3 Max上，使用4个线程时，Docling的解决方案时间为177秒，吞吐量为每秒1.27页，峰值内存使用量为6.20 GB。使用16个线程时，解决方案时间为167秒，吞吐量为每秒1.34页，峰值内存使用量为未记录。
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OCR性能：默认情况下，OCR引擎以高分辨率页面图像进行OCR，但运行速度较慢（每页超过30秒）。
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资源效率：在Intel Xeon E5-2690上，使用4个线程时，解决方案时间为375秒，吞吐量为每秒0.60页，峰值内存使用量为未记录。使用16个线程时，解决方案时间为244秒，吞吐量为每秒0.92页，峰值内存使用量为6.16 GB。
总结
文档智能解析现在非常同质化，实际上能解决自己场景文档解析的实用工具很少，不过可以参考下Docling工程上的具体优化，如多线程等。结合一些其他较强的开源或者自研的小模型，进行替换，打造自己的文档解析工具。
参考文献
https://github.com/DS4SD/docling
标签：RAG,解析,模型,线程,Docling,文档,OCR From： https://blog.csdn.net/yjh_SE007/article/details/141555546