docling-Studio

浏览器里调文档解析，边看边界框边入库建 RAG

开源 🏷️完全免费 ✅ 目前可打开 办公效率 🍴 复刻 28 🐛 待处理 48 👀 关注 1
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 271
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费，可自行部署使用

项目预览

docling-Studio 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scub-france
官网地址https://scub-france.github.io/docling-Studio
GitHubhttps://github.com/scub-france/docling-Studio
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费，可自行部署使用
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型chunking,docling,document-ai,document-parsing,embeddings,fastapi,knowledge-graph,neo4j,ocr,opensearch,pdf-extraction,rag,self-hosted,table-extraction,vector-search,vue
GitHub 星标★ 271
上线时间2025-05-13 00:00:00
代码更新2026-11-03
仓库体积70.7 MB
本站数据更新2026-11-04
维护状态活跃
收录时间2026-09-12
浏览次数1

项目介绍

docling-Studio 是一个基于 Docling 的可视化文档分析工作台，面向需要处理 PDF 等复杂文档的开发者与数据团队。它把文档解析流水线搬到浏览器里：你可以配置抽取参数，直观查看识别出的正文、表格和每个元素的边界框，快速定位 OCR 或版面识别的问题。解析完成后，项目支持对内容做分块、生成向量嵌入，并写入 OpenSearch 做检索、写入 Neo4j 构建知识图谱，从而搭建完整的 RAG 或文档问答链路。后端用 Python 与 FastAPI 实现，前端提供可视化检查界面，把原本分散在脚本和命令行里的解析、调试、入库步骤整合成一个可交互的流程，降低了调试文档解析质量和搭建检索增强生成系统的门槛。

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 2026-09-12 · 当前星标 ★ 271

核心亮点

  • 可视化检查文本、表格与边界框，调试解析质量直观高效
  • 打通 Docling 解析到分块、嵌入、OpenSearch 与 Neo4j 的完整链路
  • 基于 FastAPI，前后端一体，本地即可跑通 RAG 与知识图谱入库

不足之处

  • 早期项目，星标较少，文档与社区生态待观察
  • 依赖 OpenSearch、Neo4j 等外部服务，部署门槛相对较高

适用场景

  • 调试 PDF/扫描件的 OCR 与版面解析效果
  • 为 RAG 系统批量抽取并分块文档内容
  • 把文档实体关系写入 Neo4j 构建知识图谱

替代项目

Docling、Unstructured、LlamaIndex

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