PDF 内容提取：pdftotext vs Docling — 为不同场景选择合适的工具

在现代 AI 应用开发中，PDF 文档处理是一个常见但具有挑战性的任务。无论是构建 RAG（检索增强生成）系统、文档分析工具，还是知识管理平台，选择合适的 PDF 内容提取工具至关重要。今天，我们将对比两种主流方案：传统的 pdftotext（Poppler 工具集的一部分）和新兴的 Docling 框架，帮助你根据实际需求做出明智选择。

工具概览

pdftotext（Poppler）

pdftotext 是 Poppler PDF 渲染库的一部分，是一个久经考验的命令行工具。它的设计理念简单直接：快速将 PDF 文档转换为纯文本，去除所有格式和结构信息。

核心特点：

• 极快的处理速度
• 零依赖的纯文本输出
• 轻量级、稳定可靠
• 跨平台支持（Linux、macOS、Windows）

Docling

Docling 是由 IBM Research Zurich 开发的现代文档处理框架，专为生成式 AI 时代设计。它不仅仅是一个 PDF 提取工具，更是一个完整的文档理解系统。

核心特点：

• 高级 PDF 理解能力（布局、阅读顺序、表格结构）
• 保留文档结构和格式信息
• 支持多种文档格式（PDF、DOCX、PPTX、XLSX 等）
• 原生集成 LangChain、LlamaIndex 等 AI 框架
• 提供图像、表格、公式的识别和提取
• 支持 OCR 处理扫描文档

使用场景对比

场景 1：LLM 上下文输入 → 选择 pdftotext

当你的目标是为大语言模型提供上下文时，pdftotext 是理想选择。

为什么？

1. 速度优势：pdftotext 的处理速度通常比复杂解析器快 10-100 倍。当你需要处理大量文档或实时响应用户查询时，这种速度差异至关重要。

2. 避免多模态复杂性：纯文本输出意味着你可以使用更便宜、更快的纯文本模型，而不需要支持图像输入的多模态模型。

3. Token 效率：去除格式标记和多余空白后，文本更紧凑，能在有限的上下文窗口中容纳更多实质内容。

4. 一致性：pdftotext 的输出格式稳定可预测，便于后续的文本处理和向量化。

实践示例：

# 快速提取 PDF 文本
pdftotext document.pdf - | head -n 50

# 批量处理文档库
for file in documents/*.pdf; do
    pdftotext "$file" "text_output/$(basename "$file" .pdf).txt"
done

典型应用：

• RAG 系统的文档索引构建
• 语义搜索的向量数据库填充
• 文档问答系统
• 大规模文档分析（如法律文件审查）

场景 2：人类可读的文档呈现 → 选择 Docling

当提取的内容需要供人类阅读或需要保留文档结构时，Docling 展现出明显优势。

为什么？

1. 结构保留：Docling 能识别并保留标题层级、段落结构、列表、表格等，生成的 Markdown 或 HTML 输出具有良好的可读性。

2. 视觉元素提取：可以提取并保存图表、图像、公式等视觉内容，这些在许多文档中承载着关键信息。

3. 表格理解：Docling 能够准确识别复杂表格的行列结构，而 pdftotext 通常会将表格转化为难以理解的文本流。

4. 多模态输出：生成的 DoclingDocument 格式包含文本、图像、元数据等多层信息，支持丰富的下游应用。

实践示例：

from docling.document_converter import DocumentConverter

# 初始化转换器
converter = DocumentConverter()

# 转换 PDF 并导出为 Markdown
result = converter.convert("report.pdf")
markdown_content = result.document.export_to_markdown()

# 保存结果
with open("report.md", "w", encoding="utf-8") as f:
    f.write(markdown_content)

# 或者导出为 JSON 以保留完整结构
json_content = result.document.export_to_json()

典型应用：

• 文档管理系统的预览功能
• 学术论文的在线展示
• 报告生成和格式转换
• 需要保留图表的技术文档处理
• 数据提取（从复杂表格中提取结构化数据）

性能对比

混合策略：两者结合使用

在实际项目中，你可以根据不同需求灵活组合两种工具：

策略 1：分层处理

# 第一层：快速文本索引（用于搜索）
import subprocess

def quick_index(pdf_path):
    """使用 pdftotext 快速构建搜索索引"""
    result = subprocess.run(
        ['pdftotext', pdf_path, '-'],
        capture_output=True,
        text=True
    )
    return result.stdout

# 第二层：按需详细解析（用于展示）
from docling.document_converter import DocumentConverter

def detailed_parse(pdf_path):
    """需要时使用 Docling 进行详细解析"""
    converter = DocumentConverter()
    return converter.convert(pdf_path)

策略 2：文档类型路由

def process_document(pdf_path, doc_type):
    """根据文档类型选择处理方法"""
    if doc_type in ['contract', 'agreement', 'plain_text']:
        # 简单文档用 pdftotext
        return extract_with_pdftotext(pdf_path)
    elif doc_type in ['report', 'research_paper', 'presentation']:
        # 复杂文档用 Docling
        return extract_with_docling(pdf_path)

实际建议

选择 pdftotext 如果：

• 构建 RAG 系统或向量数据库
• 需要处理大量文档（>1000 份）
• 实时性要求高
• 运行环境资源受限
• 文档结构简单，主要是连续文本

选择 Docling 如果：

• 需要向用户展示文档内容
• 文档包含重要的表格、图表或公式
• 需要提取结构化数据
• 构建文档管理或知识库系统
• 处理扫描 PDF（需要 OCR）
• 需要与 LangChain、LlamaIndex 等框架集成

总结

pdftotext 和 Docling 代表了 PDF 处理的两种哲学：

• pdftotext：极简主义，专注于快速、可靠的文本提取，是 LLM 应用的理想选择
• Docling：全面主义，追求完整的文档理解，适合需要保留结构和视觉元素的场景

在 AI 应用开发中，理解这两种工具的优势和局限，根据具体需求选择合适的方案，将帮助你构建更高效、更实用的文档处理系统。对于许多项目，混合使用两种工具——用 pdftotext 进行快速索引，用 Docling 处理需要详细展示的文档——可能是最佳实践。

延伸阅读

• Docling GitHub 仓库
• Docling 技术报告
• Poppler 官方文档