本地化运行的文档解析神器-pdf-extract-api

pdf-extract-api 是一款基于现代光学字符识别（OCR）技术和大型语言模型（LLM）的开源工具，专注于将图像或PDF文档转换为高精度的结构化Markdown或JSON格式。其核心优势在于完全本地化运行，无需依赖云服务，从根本上保障数据隐私安全，尤其适合处理医疗、金融等敏感领域文档 。项目基于Python编写，遵守MIT开源协议。

核心功能与技术亮点

    多引擎OCR集成
    集成 marker、surya-ocr、tesseract 等多种OCR引擎，支持复杂元素提取，包括表格数据、数学公式、多级标题等，即使对扫描文档也能保持高精度识别 。
    LLM驱动的智能优化
    通过 Ollama支持的LLM模型（如Llama 3）自动修正OCR结果，显著提升文本连贯性与格式准确性。例如，可智能修复拼写错误、优化段落结构，使输出更接近原始文档语义 。
    隐私保护与自动化处理
        自动去除PII：智能识别并删除姓名、地址等个人身份信息，满足GDPR等合规要求 。
        异步任务处理：基于 Celery + Redis 架构实现分布式异步任务，支持批量处理大量文档 。
    灵活的部署与输出
        支持 Docker容器化部署，提供CPU/GPU双版本镜像，适应不同硬件环境 。
        输出格式可选 Markdown（保留标题、列表等语义结构）或 JSON（含元素坐标、字体等元数据），便于下游开发 。

应用场景实例

    医疗领域：医院可将MRI报告转换为结构化Markdown，自动脱敏患者信息，加速数据分析 。
    企业财务：批量提取发票中的金额、供应商等关键数据生成JSON，集成至财务系统提升效率 。
    研究机构：精准解析学术PDF中的公式与表格，支持知识库构建 。

技术架构解析
组件     作用
FastAPI     构建RESTful接口，提供/ocr等端点提交任务
Celery     异步任务队列，分布式处理OCR请求
Redis     缓存OCR结果，减少重复计算
PyTorch     驱动OCR模型（如Marker），支持GPU加速
项目优势对比
特性     pdf-extract-api     商业方案（如Adobe API）
数据隐私     ✅ 完全本地运行     ❌ 依赖云服务
成本     ✅ 开源免费     ❌ 按调用量收费
复杂表格支持     ✅ 多引擎协同解析     ⚠️ 部分场景受限

源代码：https://github.com/CatchTheTornado/text-extract-api
Demo：https://demo.doctractor.com/