RapidDoc

把复杂 PDF 一键转成 Markdown 和 JSON

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 42 🐛 待处理 24 👀 关注 10
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 233
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

RapidDoc 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类办公效率
开发团队RapidAI
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Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型ocr,onnx,parser,pdf,pdf-converter,pdf-parser,python
GitHub 星标★ 233
上线时间2025-08-23 00:00:00
代码更新2026-10-20
仓库体积132.0 MB
本站数据更新2026-10-24
维护状态活跃
收录时间2026-10-24
浏览次数0

项目介绍

RapidDoc 是一个用 Python 编写的开源 PDF 数据提取工具,目标是把结构复杂的 PDF 文档转换成 Markdown 和 JSON 两种便于后续处理的格式。它针对的是论文、报告、合同、说明书等含有多栏排版、表格、图片和扫描页的 PDF 难以直接复制或程序化解析的问题。核心能力包括版面分析与阅读顺序还原、文本抽取、表格识别、图片区域提取,以及基于 ONNX 运行时的 OCR 识别,因此可以在不依赖重型深度学习框架的情况下完成扫描件文字识别,部署相对轻量。输出既保留 Markdown 的可读结构,也提供 JSON 的字段化结果,方便接入 RAG 知识库、文档归档、内容迁移等下游流程。项目当前星标约 233,属于早期阶段,接口和效果仍在迭代中,适合愿意参与共建或做技术预研的开发者试用。

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 2026-10-24 · 当前星标 ★ 233

核心亮点

  • 同时输出 Markdown 与 JSON,兼顾人读和程序消费
  • 基于 ONNX 推理,依赖轻、CPU 环境也能跑 OCR
  • 覆盖版面分析、表格与图片提取,面向复杂排版而非纯文本 PDF

不足之处

  • 早期项目,星标少,API 与输出格式可能频繁变动
  • 复杂表格和扫描件的识别精度缺少大规模评测数据

适用场景

  • 把论文、报告批量转成 Markdown 做知识库入库
  • 合同与说明书的结构化字段抽取
  • 扫描版 PDF 的 OCR 与内容迁移

替代项目

MinerU、Marker、Docling

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