利用Docling和Python构建开源AI知识库（含教程）

在人工智能（AI）领域，构建能够理解和利用特定领域知识的智能代理变得越来越重要。为AI代理提供访问企业内部数据的能力，可以显著提升其解决问题的能力和效率。例如，提供公司文档、PDF文件和网站数据，能够使AI代理更好地理解公司业务和特定任务。 然而，市面上许多数据提取工具都是闭源的，需要API密钥并涉及将数据发送到第三方平台进行处理，这既增加了成本，也带来了数据安全和隐私方面的担忧。本文将介绍如何使用Docling，一个强大的开源Python库，来构建完全开源的文档提取流程，为您的AI代理提供定制化的知识。

关键要点

Docling是一个强大的开源Python库，用于文档提取和知识库构建。

可以使用Docling免费解析PDF、网页等各类文档。

无需依赖闭源API，保护数据安全和隐私。

本文提供构建开源AI知识库的完整流程和代码示例。

开源文档提取工具Docling

告别闭源API：拥抱开源的数据提取方案

随着ai技术的日益普及，越来越多的企业和开发者开始尝试利用ai代理来解决实际问题。然而，许多ai应用都需要访问特定的知识库才能发挥作用。例如，企业可能希望ai代理能够理解其内部文档，以便更好地服务客户或优化内部流程。

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传统的解决方案通常依赖于闭源的API，例如Chatbase、Azure AI Document Intelligence、Amazon Textract和LlamaIndex等。这些API虽然功能强大，但也存在一些问题：

• 成本高昂：使用这些API通常需要付费，随着数据量的增加，成本也会不断上升。
• 数据安全风险：需要将敏感数据发送到第三方平台进行处理，存在数据泄露的风险。
• 缺乏灵活性：闭源API的功能和定制性有限，难以满足所有需求。

Docling的出现，为我们提供了一个全新的选择。它是一个完全开源的Python库，可以帮助您构建自己的文档提取流程，无需依赖任何闭源API。这意味着您可以完全掌控您的数据，并根据自己的需求定制流程。

LlamaParse也是一个数据提取工具，但是Docling是更优秀的开源替代方案。

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Docling的优势在于其完全开源的特性。这意味着您可以自由地查看、修改和分发代码，并根据自己的需求进行定制。此外，由于数据处理完全在本地进行，因此可以更好地保护数据安全和隐私。 下表对闭源方案和 Docling 进行了对比：

特性	闭源API（如Chatbase）	Docling（开源方案）
成本	高	免费
数据安全	风险高	安全
灵活性	有限	高，可定制
可控性	低	高，完全掌控
是否开源	否	是

总而言之，Docling是一个强大且灵活的开源解决方案，可以帮助您构建自己的AI知识库，并更好地保护您的数据。

Docling 的主要功能

Docling 不仅是一个工具，而是一个强大的文档处理库，它能够将各种文档格式统一转换为标准格式，为你的AI agent提供统一的数据来源。

1. 通用格式支持: 可以处理PDF, DOCX, XLSX, PPTX, Markdown, HTML, 图片等多种格式。
2. 强大的 AI 理解能力: 基于 AI 的布局分析和表格结构识别，提供更精准的文档理解。
3. 灵活的导出选项: 支持导出为 HTML, Markdown, JSON 或纯文本。
4. 高性能: 可以在本地硬件上高效运行。
5. 正在开发的功能:
   • 元数据提取，包括标题、作者、参考资料和语言
   • 包含视觉语言模型 (SmolDocling)
   • 图表理解 (Barchart, Piechart, LinePlot 等)
   • 复杂化学物质理解（分子结构）
6. 易于集成: Docling可以和LangChain, LlamaIndex, Crew AI & Haystack等集成，为agentic AI 提供支持

这些特性使得 Docling 成为构建 AI 知识库的理想选择，无论你是处理 PDF 文档，还是网络内容，Docling 都能提供强大的支持。

准备 Docling 环境

环境配置与依赖安装

在使用 Docling 之前，需要进行一些准备工作。首先，需要安装 Python 环境（推荐使用 3.8 或更高版本）。然后，使用 pip 安装 Docling 及其依赖项：

pip install -r requirements.txt

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你还需要设置 OpenAI API 密钥,用于创建 Embeddings, 当然你也可以使用开源模型, 在这一步只是可选的。

标签： python html js markdown git json apache github 人工智能 app ppt