opendataloader-pdf

把 PDF 变成 AI 能直接吃的数据，省去清洗烦恼

opendataloader-pdf 是一个专为 AI 数据准备而设计的 PDF 解析器，旨在将 PDF 文档自动转换为 AI 可读的结构化数据。它解决了传统 PDF 解析在复杂布局、扫描件和表格处理上的痛点，提供高精度的文本提取、版面分析和内容结构化能力。核心能力包括：支持多种 PDF 格式（文本型、扫描型、混合型），自动识别标题、段落、表格、图片等元素，并输出 Markdown、JSON 等 AI 友好格式。项目基于 Java 开发，开源免费，性能稳定，适合大规模文档处理。其设计目标是为 RAG、文档问答、知识图谱构建等 AI 应用提供干净、准确的数据源，减少人工清洗成本。

开源 free 搜索知识

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 29344

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类搜索知识

开发团队opendataloader-project

所属国家

官网地址https://opendataloader.org

GitHubhttps://github.com/opendataloader-project/opendataloader-pdf

定价模式free

价格说明开源项目，Apache-2.0 许可证，完全免费，可自行部署使用。

访问状态

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Java

技术栈/模型a11y,accessibility,ai,bounding-box,document-parsing,eaa,html,json,markdown,ocr,ocr-recognition,pdf,pdf-accessibility,pdf-converter,pdf-extraction,pdf-parser,pdf-ua,rag,tables,tagged-pdf

GitHub 星标★ 29344

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2025-05-13 00:00:00

最近更新2026-09-22 00:00:00

维护状态活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数4

使用教程

难度：入门约 10 分钟部署方式：库/依赖 3 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

Java 11+
可选：Python（使用Python SDK时）
可选：Node.js（使用Node.js SDK时）

安装与启动步骤

1检查Java版本

确认已安装Java 11或更高版本，否则需先安装。
```
java -version
```

2克隆项目仓库

从GitHub克隆项目到本地。

git clone https://github.com/opendataloader-project/opendataloader-pdf.git

3进入项目目录

切换到克隆下来的项目文件夹。
```
cd opendataloader-pdf
```

如何确认成功

成功执行java -version显示11+，且克隆并进入项目目录即完成环境准备。

常见问题

Q：支持哪些PDF格式？

A：支持数字PDF、扫描PDF和带标签PDF。

Q：输出格式有哪些？

A：Markdown、JSON（含边界框）、HTML、Tagged PDF、PDF/UA（企业版）。

Q：需要什么Java版本？

A：需要Java 11或更高版本。

Q：项目是免费的吗？

A：开源核心功能免费，企业版附加功能需付费。

注意事项

必须安装Java 11+环境。
开源核心支持数据提取、版面分析、自动标签，企业版支持PDF/UA导出等。
混合模式下提取准确率排名第一（0.907），表格提取准确率0.928。
本地模式速度0.015秒/页。

核心亮点

高精度解析复杂版面，表格、多栏、扫描件都能处理
输出 Markdown/JSON 等结构化格式，直接对接 AI 流水线
纯 Java 实现，跨平台部署简单，性能稳定

不足之处

文档/社区待观察
对极复杂艺术排版或手写内容支持有限

适用场景

RAG 系统的文档知识库构建
企业合同、报告等批量文档结构化
学术论文数据提取与知识图谱构建

替代项目

PyMuPDF、pdfplumber、Unstructured

项目介绍

opendataloader-pdf 是数据集领域的开源项目，由 opendataloader-project 开发，2025 年首次发布。

在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（29,344）位列前 2%，在数据集分类的 279 个项目里位列前 1%。

近 41 天，它的 GitHub 星标从 28,366 增加到 29,344，净增 978。

项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-22。Apache-2.0 许可证，完全免费，可自行部署使用。

它主要面向的使用场景是：RAG系统的文档知识库构建。同类可对比的替代方案包括 PyMuPDF、pdfplumber、Unstructured。

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