Skills opendataloader-pdf
PDF 数据提取工具。当用户提到"PDF 提取"、"PDF 转 Markdown"、"PDF 解析"、"提取 PDF 内容"、"PDF 转 JSON"、"RAG PDF"时使用。OpenDataLoader PDF 是目前基准测试第一的 PDF 解析器,支持本地模式(快速、确定)和混合 AI 模式(复杂表格、扫描件、公式),输出 Markdown、JSON(带边界框)、HTML。适用于需要从 PDF 提取结构化数据用于 RAG/LLM pipeline,或需要批量处理 PDF 文档的场景。
install
source · Clone the upstream repo
git clone https://github.com/chujianyun/skills
Claude Code · Install into ~/.claude/skills/
T=$(mktemp -d) && git clone --depth=1 https://github.com/chujianyun/skills "$T" && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r "$T/skills/opendataloader-pdf" ~/.claude/skills/chujianyun-skills-opendataloader-pdf && rm -rf "$T"
manifest:
skills/opendataloader-pdf/SKILL.mdsource content
OpenDataLoader PDF
PDF 解析器 · 基准测试第一 · RAG/LLM 数据提取利器
功能定位
- 核心能力:从任意 PDF 提取结构化数据(Markdown、JSON、HTML),带边界框坐标
- 技术亮点:XY-Cut++ 读取顺序、Bounding Box 定位、AI 混合模式处理复杂页面
- 基准成绩:综合 0.90(第一),表格 0.93,读取顺序 0.94(对标 Docling、Marker、MinerU 等)
- 许可证:Apache 2.0(核心功能免费)
适用场景
- 批量提取 PDF 为 Markdown / JSON / HTML 用于 RAG 或 LLM 训练
- 需要边界框坐标做源码溯源(哪个段落来自 PDF 第几页哪个位置)
- 复杂表格、扫描件、含公式的学术 PDF
- PDF 无障碍化(Tagged PDF 生成,Q2 2026 免费开放)
安装
前提
- Java 11+
- Python 3.10+
pip install -U opendataloader-pdf
混合 AI 模式(复杂表格 / OCR / 公式):
pip install "opendataloader-pdf[hybrid]"
快速使用
CLI(适合单文件或批量)
# 快速模式:输出 Markdown + JSON opendataloader-pdf input.pdf output_dir/ # 指定格式 opendataloader-pdf input.pdf output_dir/ --format markdown,json,html # 混合 AI 模式(复杂表格 / 扫描件) opendataloader-pdf --hybrid docling-fast input.pdf output_dir/ # 混合模式 + OCR(扫描件) opendataloader-pdf --hybrid docling-fast --force-ocr input.pdf output_dir/ # 混合模式 + 公式识别 opendataloader-pdf --hybrid docling-fast --hybrid-mode full input.pdf output_dir/
Python API
import opendataloader_pdf # 批量处理(一次调用会启动 JVM,建议批量一次性传入) opendataloader_pdf.convert( input_path=["file1.pdf", "file2.pdf", "folder/"], output_dir="output/", format="markdown,json" )
模式选择指南
| 文档类型 | 模式 | 命令 |
|---|---|---|
| 标准数字 PDF | 快速(默认) | |
| 复杂/无线框表格 | 混合 | |
| 扫描件 | 混合 + OCR | 同上 + |
| 非英语扫描件 | 混合 + OCR | |
| 含数学公式 | 混合 + 公式 | |
| 图表需要描述 | 混合 + 图片描述 | |
输出格式说明
Markdown
保留标题层级、表格结构、列表嵌套,适合直接用于 chunking。
JSON(带边界框)
{ "pages": [{ "page_number": 1, "elements": [{ "type": "heading", "text": "...", "bbox": [x0, y0, x1, y1], "level": 1 }, { "type": "table", "bbox": [x0, y0, x1, y1], "html": "..." }] }] }
每个元素都有
bbox 坐标,方便做源码溯源。
HTML
保留布局结构,适合渲染或进一步处理。
Gotchas
- 每次
调用会启动一个新的 JVM 进程,所以批量文件建议一次传入,而不是循环多次调用convert() - 混合模式需要在后台启动服务器:
,然后客户端加opendataloader-pdf-hybrid --port 5002--hybrid docling-fast
或--enrich-formula
必须在混合服务器和客户端都加--enrich-picture-description
,否则强化功能静默跳过--hybrid-mode full- Java 选项修改后必须运行
,它会重新生成npm run sync
和所有 Python/Node.js 绑定options.json
与其他工具的对比
| 引擎 | 综合分 | 表格 | 速度(秒/页) |
|---|---|---|---|
| opendataloader(混合) | 0.90 | 0.93 | 0.43 |
| docling | 0.86 | 0.89 | 0.73 |
| marker | 0.83 | 0.81 | 53.93 |
| mineru | 0.82 | 0.87 | 5.96 |
| pymupdf4llm | 0.57 | 0.40 | 0.09 |
引用信息
- PyPI:
pip install opendataloader-pdf - npm:
npm install @opendataloader/pdf - Maven:
org.opendataloader:opendataloader-pdf-core - GitHub:https://github.com/opendataloader-project/opendataloader-pdf
- 基准测试:https://github.com/opendataloader-project/opendataloader-bench