Ugrás a fő tartalomra

Docling alapok


📦 Mi az a Docling?

Docling (IBM Research / nyílt forrású projekt) egy eszköz- és könyvtárcsomag, amely célja, hogy a dokumentumokat AI-alkalmazások számára előkészítse oly módon, hogy strukturált, gép által értelmezhető reprezentációt adjon belőlük. (GitHub)

Néhány fő jellemző:

  • Támogatja különböző dokumentumtípusok feldolgozását: PDF, DOCX, PPTX, HTML, képek, hang (audio) fájlok, stb. (docling.ai)

  • Komplex PDF-típusokban is értelmezi az oldalelrendezést, oszlopokat, táblázatokat, képeket, képleteket stb. (Red Hat)

  • Kimeneti formátumokat tud adni: Markdown, HTML, JSON, “DocTags” jelölőstruktúra, valamint veszteségmentes JSON export is lehetséges. (GitHub)

  • Helyi működés (on-premise) is támogatott, ami fontos lehet érzékeny adatoknál vagy “air-gapped” környezetekben. (docling-project.github.io)

  • Integrálható AI/ML keretrendszerekkel, különösen generatív AI pipelines (pl. LangChain, LlamaIndex, Haystack) és agent rendszerek felé. (GitHub)

  • Van API / CLI felület, sőt “Docling Serve” elnevezésű szerveres változat is, amely API szolgáltatásként fut, és dokumentumkonverzióra képes webszerverként. (GitHub)

  • A layout analízishez (pl. oldalelrendezés, táblázatok felismerése) speciális modelleket használ (“DocLayNet”, “TableFormer”) (IBM Research)

  • A projekt MIT licenccel fut (nyílt forrás), ami könnyű felhasználást és bővítést tesz lehetővé. (IBM Research)

Dokumentumkonverzióval tehát “felkészíti” az adatokat, hogy később LLM-ekkel, Retrieval-Augmented Generation (RAG) rendszerekkel, kérdés-válasz modulokkal, agent rendszerekkel hatékonyan használhatók legyenek.

✅ Előnyök / erősségek

  1. Magas minőségű layout & struktúrafelismerés
    Nem csak szöveget olvas ki, hanem figyeli az elrendezést, oszlopokat, táblázatokat — például ha egy táblázat több oldalon keresztül nyúlik. (Red Hat)

  2. Sebesség & hatékonyság OCR-mentes módon, ahol lehet
    IBM kutatók azt állítják, hogy Docling elkerüli az OCR használatát, amikor nem szükséges, ami hibákat csökkenti és gyorsítást eredményezhet (~30× gyorsabb lehet bizonyos forgatókönyvekben) (IBM Research)

  3. Könnyű integráció AI pipeline-okkal
    Például LangChain DoclingLoader modul – így az AI-rendszer automatikusan tudja használni a Docling által előállított dokumentum-reprezentációt. (python.langchain.com)

  4. Helyi futtathatóság / adatvédelem
    Mivel nem feltétlenül kell külső felhőszolgáltatásokra támaszkodni, érzékeny adatú vállalati környezetekben is alkalmazható. (docling-project.github.io)

  5. Skálázható API / szolgáltatásként futtatható komponens
    Docling Serve lehetővé teszi dokumentumkonverziós szolgáltatás futtatását web API-n keresztül, UI playground is jár hozzá. (GitHub)

  6. Gyors fejlődés, aktív közösség

    • A GitHubon sok csillagot kapott; IBM aktívan építi tovább. (IBM)

    • Legújabb kutatások: fejlettebb layout modellek integrálása. (arXiv)

  7. Rugalmas kimeneti formátum
    Markdown, JSON, HTML, DocTags stb., attól függően, hogy az AI-modulodnak mi a bemeneti elvárása. (GitHub)

⚠️ Korlátok / kihívások

  1. Komplex dokumentumoknál hibalehetőség
    Extrém elrendezéseknél, képletekben, diagramokban vagy képek + táblák bonyolult kombinációjában lehetnek pontatlan felismerések.

  2. Erőforrásigény
    Hogyha layout analízis modelleket futtatsz (pl. TableFormer, DocLayNet) komoly GPU/CPU erőforrást igényelhet, főleg nagy mennyiségű dokumentum esetén.

  3. Nem minden funkció kész / béta stádiumban
    Bizonyos speciális képességek (pl. grafikonok felismerése, képletek olvasása, metaadat-extrakció) még fejlesztés alatt állnak. (docling-project.github.io)

  4. Integrációs munka szükséges
    Bár sok integráció van (LangChain, LlamaIndex stb.), saját alkalmazásodba való beágyazásnál még mindig kell “ragasztó kódot” írni (pipeline, API hívások, hibakezelés, validálás).

  5. Licensz & támogatási kérdések
    Nyílt forrás – sokat jelent a közösség, de vállalati igényekhez extra stabilitás, támogatás kellhet.

  6. Skálázás és deployment kérdések
    API verziók, skálázás, konténerizáció, monitorozás – mindezekkel foglalkozni kell, ha produkcióban akarod használni. Docling Serve például Docker / container változatban futtatható, de méretük (pl. modellekkel) nagy lehet. (GitHub)

🔄 Összehasonlítás más “document processing / ingestion” eszközökkel

Jellemző Docling Klasszikus OCR + szövegkinyerés Egyéb open source parserek (pl. Tika, PDFPlumber)
Layout-aware felismerés Igen, aktív modell Nem, csak szöveg Korlátozott
Táblázat struktúra felismerése Igen (TableFormer) Nehézkes Változó
Integráció AI pipeline-okkal Közvetlen (LangChain, LlamaIndex) Nehézkes Lehetséges, de “rámunkás”
Helyi futás / adatvédelem Támogatott Igen (offline OCR) Igen
Sebesség / hatékonyság Optimalizált, OCR-mentes stratégiákkal gyors Lassú nagy dokumentumokon Közepes
Kimeneti formátumok DocTags, Markdown, JSON, HTML Csak szöveg Szöveg + néhány formátum

🧪 Példa használat

Példakód Pythonban (egyszerű dokumentum konverzió Markdown formátumba):

from docling.document_converter import DocumentConverter

source = "https://arxiv.org/pdf/2408.09869"
converter = DocumentConverter()
result = converter.convert(source)
md = result.document.export_to_markdown()
print(md)

Vagy használhatod Docling Serve API-t:

curl -X POST http://localhost:5001/v1/convert/source \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "sources": [
      { "kind": "http", "url": "https://arxiv.org/pdf/2501.17887" }
    ]
  }'

Ez JSON-ban visszaadja a struktúrált dokumentum reprezentációt. (GitHub)

LangChain integráció példa:

from langchain_docling import DoclingLoader
loader = DoclingLoader(file_path="paper.pdf")
docs = loader.load()



Itt docs már “LangChain Document” objektumok, amelyeket LLM-hívásokhoz használhatsz. (python.langchain.com)









Megjegyzések

Megjegyzés küldése