产品简介
llmdocparser 这是一个Python工具包，专为技术开发者和研究者设计。它能自动识别PDF中的标题、正文、图表等区域，并结合多模态大模型（如GPT-4o）将其转化为结构清晰、适合RAG（检索增强生成）应用的文本，解决了传统PDF解析不精准、难以提取结构化信息的痛点。
核心功能
- 支持对PDF进行精细的布局分析，自动识别十种内容区域
- 集成GPT-4o、Qwen-VL等主流多模态大模型进行内容解析
- 输出结构化、内容友好的文本块，直接适用于RAG场景
- 支持Azure、OpenAI及通义千问等主流大模型服务接口
- 提供每页解析成本估算，方便用户控制开支
快速开始
- 在终端运行命令 `pip install llmdocparser` 安装工具包。
- 在Python代码中导入 `get_image_content` 函数，并配置大模型类型、PDF路径及API密钥等参数。
- 运行代码，工具将自动解析PDF，输出结构化文本块及本次解析的Token消耗与费用。
界面预览
与其他方案对比
| 对比项 | llmdocparser | 同类方案 |
|---|---|---|
| 解析方法 | 结合布局分析与多模态大模型，能识别内容区域类型并精准提取。 | 传统PDF解析库（如PyMuPDF）主要提取原始文本和坐标，缺乏语义理解和结构化输出。 |
适合谁用
- 需要处理大量PDF文献以构建知识库或进行RAG应用的技术开发者
- 希望从PDF报告、论文中提取结构化信息用于分析和研究的学者
下载与版本
当前最新版本为 main，发布于 。支持 Windows、macOS、Linux。
⚠️ 注意：本项目仅提供源代码下载，不包含可直接运行的安装包（exe/dmg/apk 等。下载后需要自行编译构建才能使用，适合有一定开发经验的用户。如果你不熟悉编译流程，建议寻找同类开箱即用的替代方案。
注意事项
- 本工具仅供学习和研究使用，请遵守相关法律法规。
- 请尊重内容创作者版权，勿将下载内容用于商业或非法传播。
- 项目源码地址：https://github.com/lazyFrogLOL/llmdocparser