OpenDataLoader 简介OpenDataLoader是一个面向 AI 文档处理的开源 PDF 解析工具由 Hancom 相关团队开源维护。它的核心使命是将 PDF 等非结构化文档精准地转换为最适合大语言模型LLM和 RAG检索增强生成系统读取的结构化数据如 Markdown、JSON、HTML。核心定位PDF→ \rightarrow→Markdown / JSON→ \rightarrow→RAG 知识库 / AI Agent 输入为什么选择 OpenDataLoader传统 PDF 转文本工具或普通 OCR常常会遇到以下痛点而 OpenDataLoader 针对这些场景进行了深度优化多栏排版错乱自动识别双栏或多栏论文、报纸保持正确的阅读顺序避免左右内容混在一起。表格信息丢失支持精准解析普通表格、复杂表格及无边框表格并将其完美还原为 Markdown 表格。坐标信息缺失输出元素类型、页码的同时附带精确的坐标位置Bounding Box方便 AI 引用溯源。扫描件支持内置强大的 OCR 技术支持多语言扫描版 PDF 的文字提取。核心功能特性1. 高质量 PDF 转 Markdown将 PDF 的标题层级、正文、列表、代码块等完美转化为标准的 Markdown 语法方便直接喂给 ChatGPT、Claude 或向量数据库。2. 结构化 JSON 输出这是 OpenDataLoader 区别于传统工具的核心优势。它可以输出包含元素类型、页码、坐标坐标的 JSON 数据JSON{ type: table, page: 3, bbox: [100, 200, 500, 600], text: ... }3. 完美的 RAG 流程适配在构建企业知识库时它的工作流如下PDF 文件 ⟶ OpenDataLoader (解析) ⟶ Markdown / JSON ⟶ Embedding (向量化) ⟶ 向量数据库 ⟶ AI 问答 \text{PDF 文件} \longrightarrow \text{OpenDataLoader (解析)} \longrightarrow \text{Markdown / JSON} \longrightarrow \text{Embedding (向量化)} \longrightarrow \text{向量数据库} \longrightarrow \text{AI 问答}PDF文件⟶OpenDataLoader (解析)⟶Markdown / JSON⟶Embedding (向量化)⟶向量数据库⟶AI问答工具对比OpenDataLoader vs Marker特性 / 指标OpenDataLoaderMarkerPDF 转 Markdown✅ 支持极佳✅ 支持极佳表格恢复能力✅ 极其出色✅ 表现良好OCR 扫描支持✅ 支持✅ 支持JSON 结构化⭐⭐⭐⭐⭐ (原生支持良好)⭐⭐⭐ (相对有限)坐标信息 (BBox)✅ 精确提供⚠️ 较为有限RAG 场景适配度⭐⭐⭐⭐⭐ (极佳)⭐⭐⭐⭐ (优秀)本地运行✅ 支持✅ 支持核心开发语言Java (核心) / Python (包装)Python开源协议Apache 2.0(商业友好)GPL / 其他协议快速上手与安装OpenDataLoader 提供了简单易用的 Python 接口安装命令Bashpip install opendataloader-pdfPython 使用示例Pythonimport opendataloader_pdf # 一键转换 PDF 为 Markdown 和 JSON opendataloader_pdf.convert( input_path[test.pdf], output_diroutput/, formatmarkdown,json )输出目录结构Plaintextoutput/ ├── test.md # 转换后的 Markdown 文件 ├── test.json # 包含结构与坐标的 JSON 文件 └── images/ # 提取出的图片目录适用场景企业 AI 知识库构建批量处理合同、产品手册、财务报告、技术规范为 RAG 系统提供高质量语料。学术论文整理解析双栏 arXiv 论文、技术白皮书保持严谨的阅读顺序与公式/表格结构。内容创作与博客迁移将现有的 PDF 资料一键转换为 Markdown便于二次编辑与网络发布。使用说明解压zip双击start.bat等待终端启动等待加载完成自动打开浏览器webui选择自己的pdf文件或者示例pdf文件点击转换输出的结果可以在网页右侧查看和复制也可以在output文件夹查看Tips点击此处 网盘下载和Marker一样也是解析pdf为md之类也是cpu可用同样的github star也不错据ai整理对比相对比Marker更有优势我简单使用官方的示例pdf以及解析为mdjsonhtml测试了以下首先文字基本都能正常解析但是图片的引用有问题没有正常引用到md其次代码和公式解析好像比较错乱不知道是md查看的问题还是md解析的问题表格也是一样没有达到预期的效果简而言之不知道是懒人包设置的解析问题还是官方本身能力的问题目前先这样留着备用