OpenDataLoader PDF 开源引擎深度评测：0.907 综合准确率领跑，赋能 AI 数据流水线与 PDF 无障碍合规
核心亮点
OpenDataLoader PDF 是一款由韩国 Hancom 公司开源的 PDF 解析引擎，专为 AI 数据流水线和 PDF 无障碍合规场景设计。在公开基准测试中，它以 0.907 的综合准确率位列第一，既支持完全确定性的本地模式，也能在 AI 混合模式下自动调度复杂页面，无需 GPU 即可 100% 本地运行。
20.7k
GitHub 星标
0.907
综合准确率
Apache 2.0
开源协议
项目简介：它能做什么
做 AI 应用时，你一定遇到过这些棘手问题：PDF 中的表格被拆成乱序文本、多栏排版读出来顺序错误、扫描件里的文字完全丢失。市面上的工具要么太慢，要么太贵，要么精度太差。
OpenDataLoader PDF 要解决的正是这些问题：把 PDF “看懂”并转成机器可用的结构化格式。它不仅能提取文字，更理解文档的内在结构——知道哪里是标题、何处是表格、图片放在什么位置、正常的阅读顺序是怎样的。输出可以是干净的 Markdown、带有坐标信息的 JSON，或者可直接嵌入网页的 HTML。
面向的核心用户包括：AI 应用开发者（构建 RAG 知识库时需从 PDF 中提取结构化信息）、企业合规团队（应对欧盟 EAA 对 PDF 无障碍化的要求）、数据工程师（批量处理文档）。如果你只是普通用户，想在网页上使用 AI 阅读 PDF，这个项目可能并非刚需。
项目背景与社区反馈
该项目由拥有 35 年文档处理技术沉淀的韩国老牌软件公司 Hancom 开发并开源。Hancom 在韩国的地位可类比为“金山办公”。截至 2026 年 5 月，GitHub 已收获 20,686 颗星，fork 数达 1,914，是目前增长最快的 PDF 开源项目之一。
官方基准测试覆盖了 200 份真实世界 PDF，包括多栏学术论文、复杂表格和扫描件。在三个核心指标上均排名第一：综合准确率 0.907、阅读顺序 0.934、表格提取 0.928。社区评价尤其称赞其表格提取能力——混合模式将表格准确率从纯本地模式的 0.489 一举提升到 0.928，几乎翻倍。
许可方面，项目已从 MPL 2.0 切换为更宽松的 Apache 2.0，消除了企业集成的合规顾虑。同时，它还与 PDF 协会及 veraPDF 开发者 Dual Lab 合作，自动标记功能严格遵循 Well-Tagged PDF 规范，并通过 veraPDF 验证。
核心能力速览
▸ 本地模式 — 采用确定性算法，每页仅需 0.015 秒，纯 CPU 运算，结果 100% 可复现
▸ 混合模式 — 简单页面走本地，复杂页面自动路由到 AI，平均每页 0.463 秒
▸ OCR 识别 — 支持 80 多种语言，覆盖韩语、日语、中文、阿拉伯语等扫描件
▸ 公式提取 — 将数学公式转换为 LaTeX 格式
▸ 图表描述 — 由 AI 自动生成图片和图表的文字说明
▸ PDF 无障碍 — 首个开源的端到端 PDF 自动标记工具
▸ AI 安全 — 内置提示注入过滤，防止 PDF 中隐藏的恶意指令影响 AI 处理
安装前置条件与指南
需要 Java 11+ 环境，可通过 java -version 检查，若无则建议从 Adoptium 下载。
同时要求 Python 3.10+，推荐使用 pip 安装。
# 安装核心库
pip install -U opendataloader-pdf
# 如需混合模式（推荐）
pip install -U "opendataloader-pdf[hybrid]"
新手快速上手
安装完成后，只需三行 Python 代码即可运行：
import opendataloader_pdf
opendataloader_pdf.convert(
input_path=["document.pdf"],
output_dir="output/",
format="markdown,json"
)
关键注意点
● 每次调用 convert() 都会启动一个 JVM 进程，因此将多个文件打包一次性处理效率更高。
● 支持多文件、整个文件夹的批量输入。
处理后，输出目录会同时生成 Markdown（可直接投喂给 LLM 或用于 RAG 分块）和 JSON（含 bounding box 坐标，便于来源定位）。
也可以直接使用命令行工具：
opendataloader-pdf document.pdf folder/ --format markdown,json
典型应用场景
▸ RAG 知识库构建 — 从 PDF 提取结构化 Markdown，结合 LangChain 实现带出处引用的问答系统
▸ PDF 无障碍合规 — 为 2025 年 6 月生效的欧盟 EAA 法案做准备，自动添加结构标签
▸ 学术论文解析 — 提取公式、保留多栏阅读顺序、描述图表
▸ 合同与财报处理 — 复杂表格提取准确率高达 0.928
▸ 历史文档数字化 — 支持 80+ 语言的扫描件 OCR，数据完全留在本地
竞品对比
在公开基准测试中，OpenDataLoader 是唯一同时满足高精度（0.907）、低延迟（本地模式 0.015 秒/页）和全本地运行的开源方案。
| OPENDATALOADER | DOCLING (IBM) | MARKER | PYMUPDF4LLM | |
|---|---|---|---|---|
| 综合准确率 | 0.907 | 0.882 | 0.861 | 0.732 |
| 表格准确率 | 0.928 | 0.887 | - | 0.401 |
| 速度/页 | 本地 0.015s | 0.762s | 53.9s | 较快 |
| 硬件需求 | 无 GPU | 无 GPU | 需要 GPU | 无 GPU |
| 许可 | Apache 2.0 | MIT | GPL-3.0 | AGPL |
| 额外说明 | 含 bounding box | - | 不含坐标 | - |
安装与使用避坑指南
避免每次只处理单个文件 — convert() 每次调用都会启动 JVM，批量输入可以显著提升效率。
扫描件必须使用混合模式 — 纯本地模式只能提取原生数字 PDF 的文字层，无法识别扫描图片中的文字。
PDF/UA 导出属于商业功能 — 自动标记生成 Tagged PDF 是免费的，但导出符合规范要求的 PDF/UA 文件需要企业版授权。
参考资源
- GitHub 仓库：https://github.com/opendataloader-project/opendataloader-pdf
- 官方文档：https://opendataloader.org
- 基准测试：https://github.com/opendataloader-project/opendataloader-bench
- PDF 协会合作说明：https://opendataloader.org/docs/tagged-pdf-collaboration