liteparse

秒级解析 PDF 和扫描件,提取文本数据,开源免费。

liteparse 是一个用 Rust 编写的高性能开源文档解析器,专注于从 PDF、扫描件和图片中快速提取文本与结构化数据。它解决了传统 OCR 工具速度慢、依赖重、部署复杂的问题,提供轻量级、跨平台的命令行和 API 接口。核心能力包括高精度 OCR 识别、PDF 文本层提取、表格结构还原,以及多语言支持。其设计强调速度与易用性,能在秒级处理大量文档,适合自动化流水线集成。项目采用模块化架构,支持自定义解析规则,并提供了丰富的预训练模型。

开源 free 计算机视觉
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GitHub 星标 ★ 12361
维护状态 活跃
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类计算机视觉
开发团队run-llama
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目,Apache-2.0许可证,可免费使用和部署。
访问状态
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Rust
技术栈/模型document-ocr,document-processing,ocr,ocr-recognition,pdf,pdf-parser,text-extraction
GitHub 星标★ 12361
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2026-02-09 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
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综合评分
收录时间2026-08-10
浏览次数5

使用教程

难度:入门 约 5 分钟 部署方式:命令行工具 6 步

环境要求

  • Node.js / npm 环境(用于 npm 全局安装)
  • Python 与 pip 环境(用于 pip 安装)
  • Rust 与 cargo 工具链(用于 cargo 安装或作为库引入)
  • 浏览器环境(仅 WASM 版本需要,通过 npm 安装)

安装与启动步骤

  1. 1选择安装方式

    README 提供四种安装途径:Node.js/TypeScript、Python、Rust、浏览器 WASM。除 WASM 外,各版本都会安装同一个 lit 命令行工具,按你的技术栈任选其一即可。

  2. 2Node.js 方式安装

    使用 npm 全局安装 liteparse,安装完成后即可获得 lit 命令,适合前端与 Node 项目。WASM 版本由单独的包提供。

    npm i -g @llamaindex/liteparse
  3. 3Python 方式安装

    使用 pip 安装 liteparse 包,同样附带共用的 lit CLI,适合 Python 数据处理流水线集成。

    pip install liteparse
  4. 4Rust 方式安装

    作为 CLI 使用时用 cargo install 安装;作为库在项目中使用时用 cargo add 添加依赖,两种用途命令不同。

    cargo install liteparse
    cargo add liteparse
  5. 5浏览器 WASM 方式

    在浏览器环境中使用需安装 WASM 包。注意 README 明确说明 WASM 版本不包含共用的 lit 命令行工具。

    npm i @llamaindex/liteparse-wasm
  6. 6确认 OCR 可用

    README 的 OCR Setup 部分说明内置 Tesseract,开箱即用无需额外配置;也可改为接入 EasyOCR、PaddleOCR 或自建 HTTP OCR 服务器。

如何确认成功

安装完成后系统中可调用名为 lit 的命令行工具(WASM 版本除外),即表示安装成功。

常见问题

Q:复杂文档(密集表格、多栏排版、图表、手写或扫描 PDF)解析效果不好怎么办?

A:README 建议改用其云端解析器 LlamaParse,针对生产级文档流水线做了优化,能把难处理的内容转成干净的结构化数据与 markdown。

Q:WASM 版本也有 lit 命令行工具吗?

A:没有。README 说明除 WASM 外所有安装版本都会附带同一个 lit CLI,WASM 版本只提供 npm 包供浏览器使用。

Q:一定要有云端服务或大模型吗?

A:不需要。LiteParse 完全在本地运行,不含专有 LLM 功能,也不依赖云服务,是独立的开源 PDF 解析工具。

Q:OCR 需要自己单独安装吗?

A:不需要。内置 Tesseract,随库一起提供、零配置即可使用;若想换引擎,可接入任意 HTTP OCR 服务器。

Q:还想用 LiteParse V1 的旧版本怎么办?

A:README 提供了旧代码仓库链接 run-llama/liteparse 下的 liteparse-v1 分支,可从该分支获取 V1 代码。

注意事项

  • LiteParse 专注于快速轻量解析,使用 PDFium 做空间文本解析,速度约为每页 2-5ms,并输出带边界框的文本。
  • 所有解析都在本机完成,不依赖云服务,涉及敏感文档时无需上传数据。
  • 各语言安装方式共用同一套 lit CLI 用法,CLI 命令在不同安装方式下保持一致。
  • README 中 OCR Setup 与 CLI Usage 章节内容被截断,具体 OCR 参数与 CLI 子命令请查阅官网文档。

核心亮点

  • 纯 Rust 实现,内存占用低,解析速度比 Python 方案快数倍
  • 内置 OCR 引擎,无需额外安装 Tesseract 等外部依赖
  • 支持 PDF 文本层与扫描图像双路径,自动选择最优提取方式

不足之处

  • 复杂表格和手写体识别准确率仍低于商业云服务
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 批量处理合同、发票等扫描 PDF,提取关键字段
  • 在资源受限的服务器或边缘设备上运行文档解析服务
  • 构建本地优先的文档管理工具,实现全文检索

替代项目

PaddleOCR、Tesseract、pdfplumber

项目介绍

liteparse 是计算机视觉领域的开源项目,由 run-llama 开发,是 2026 年新上线的项目。

在全站 13,090 个收录项目中,它的 GitHub 星标数(12,361)位列前 4%,在计算机视觉分类的 447 个项目里位列前 4%。

近 41 天,它的 GitHub 星标从 12,074 增加到 12,361,净增 287。

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,可免费使用和部署。

它主要面向的使用场景是:批量处理合同、发票等扫描PDF,提取关键字段。同类可对比的替代方案包括 PaddleOCR、Tesseract、pdfplumber。

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