doctor

把 PDF、扫描件批量转成可提取文本的微服务

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 办公效率 🍴 复刻 34 🐛 待处理 25 👀 关注 14
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 139
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费,需自行部署

项目预览

doctor 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类办公效率
开发团队freelawproject
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费,需自行部署
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议BSD-2-Clause
主要语言Python
技术栈/模型document,extraction,ffmpeg,ocr,pdf
GitHub 星标★ 139
上线时间2020-09-10 00:00:00
代码更新2026-11-09
仓库体积22.1 MB
本站数据更新2026-11-15
维护状态活跃
收录时间2026-09-30
浏览次数1

项目介绍

doctor 是一个用 Python 编写的文档转换微服务,目标是在大规模场景下把各种格式的文档统一转成可处理的格式。它解决的是企业或平台中散落的 PDF、图片、Office 文档难以批量提取和转换的问题:通过微服务接口接收文件,内部调用 ffmpeg、OCR、PDF 解析等组件,输出文本或结构化内容。核心能力包括多格式文档接入、OCR 识别扫描件、PDF 内容抽取,以及以服务方式横向扩展处理量。项目定位偏基础设施,适合嵌入已有内容流水线,而不是给终端用户直接使用的工具。当前星标约 134,属于早期项目,接口和部署方式可能还会调整,采用前建议先小规模验证。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-30 · 当前星标 ★ 139

技术标签

核心亮点

  • 以微服务形式提供文档转换,方便接入已有内容处理流水线并横向扩容
  • 集成 OCR 与 PDF 抽取,能处理扫描件和普通 PDF 两类常见来源
  • 基于 Python,依赖 ffmpeg 等成熟组件,二次开发和部署门槛较低

不足之处

  • 项目早期,星标少,接口稳定性和长期维护节奏待观察
  • 文档与社区生态较薄,遇到冷门格式或复杂版式时排查成本可能较高

适用场景

  • 企业知识库批量导入历史 PDF 和扫描件并抽取文本
  • 内容平台把用户上传的多格式文档统一转成可检索文本
  • 数据团队在 ETL 流程中前置一层文档解析微服务

替代项目

Apache Tika、Unstructured

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