给AI文档解析打分，选型不踩坑
ParseBench 是一个面向 AI Agent 的文档解析基准测试工具，旨在解决 LLM 应用中文档解析能力难以量化评估的问题。它提供了一套标准化的评测流程和数据集，覆盖 PDF 解析、表格提取、OCR 识别等核心任务，支持对 LlamaIndex 等主流文档解析框架进行横向对比。核心能力包括：自动生成测试用例、统一评分指标、可视化报告输出，帮助开发者客观衡量不同解析方案在真实场景下的准确率、鲁棒性和效率。项目基于 Python 实现，易于集成到现有 CI/CD 流程中，适合用于选型、调优和回归测试。
DocParseBench、PP-StructureV2、LayoutParser
ParseBench 是评测安全领域的开源项目，由 run-llama 开发，是 2026 年新上线的项目。
它收录于评测安全分类，该分类目前共有 458 个项目，GitHub 星标数为 592。
近 45 天，它的 GitHub 星标从 545 增加到 592，净增 47。
项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-23。开源基准测试项目，Apache-2.0 许可证，完全免费使用。
它主要面向的使用场景是：AIAgent开发中评测文档解析方案选型。同类可对比的替代方案包括 DocParseBench、PP-StructureV2、LayoutParser。
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