引言
在构建高质量的企业级的智能问答系统的过程中，如何高效精准地处理企业已有的海量文档是大部分开发者亟待解决的核心痛点。有了高效精准的文档解析能力，才能够构建高质量的知识库和高效的信息检索系统，这样 LLM 才能给用户更准确更全面的回答。
在RAG系列（七）：解析优化 - 不同文件类型统一转换成Markdown中我们介绍了一款开源的文档解析工具 - MinerU，今天再给大家介绍一款优秀强大的文档解析产品 - Doc2X[1]。
Doc2X 简介
Doc2X 是一款专为开发者设计的强大文档解析产品。
Doc2X 提供 RESTful API 与 SDK 工具包，支持多种开发语言与框架，让您轻松将文档处理功能嵌入现有系统，方便快捷地实现将 PDF、扫描件、图片等多种格式的文档精准转换为 Markdown、LaTeX、HTML、Word 等结构化或半结构化格式的能力。
官网：https://noedgeai.com/
强大的功能特性
- 市面上类似的文档解析产品，绝大部分公式识别做的不好（尤其是行内和复杂公式），而 Doc2X 则处于领先水平；
- Doc2X 对表格识别适配优秀，甚至支持识别表格里面的图片和合并跨页表格等；
- Doc2X 对于多栏识别的阅读顺序还原效果优异；
- Doc2X 适配范围广相当通用，涵盖财研报、论文、教辅、专利等等；
- 更具体的效果对比可以参考：Doc2x-v1 竞品分析（mathpix、庖丁PDFlux、pix2text、合合信息TextIn、腾讯云大模型知识引擎文档解析)[2]
友好的操作界面
当然，除了提供了快速集成的 API 之外，Doc2X 还提供了友好的操作界面，可以让你在页面上快速完成文档解析，解析完成之后可以对照着原文档进行编辑，确保准确性。
无缝集成主流工具
Doc2X 已成功接入 FastGPT、CherryStudio、扣子（国内版）等知名知识库和 AI 应用构建平台。开发者可以直接在这些平台中利用 Doc2X 的强大解析能力，快速搭建和优化自己的知识库应用。
Doc2X 解析效果
从 Doc2X 的解析结果来看，Doc2X PDF 转 Markdown 的整体效果是比较出色的，大家可以根据自己的文档情况去试用看看效果。
我还是拿《2024少儿编程教育行业发展趋势报告.pdf》这个文档进行解析，相比于 MinerU ，在以下几方面 Doc2X 做的更出色：
1. 支持多级标题的解析（MinerU 只支持一级标题解析）；
2. 表格识别能力比较强，图片中的表格基本准确识别出来，而且基本没有错位（MinerU 存在无法识别或表格错位问题）；
3. 对于多栏识别的阅读顺序还原效果优异（MinerU 对于多栏识别出现了混乱）。
Doc2X API 集成
Doc2X RESTful API 的 Base URL 是 https://v2.doc2x.noedgeai.com，API 调用流程如下：
Doc2X API 文档[3]https://noedgeai.feishu.cn/wiki/Q8QIw3PT7i4QghkhPoecsmSCnG1
接口鉴权
首先需要获取到 API Key（类似于sk-xxx），API Key 获取网址：https://open.noedgeai.com/。
获取之后，在 HTTP 请求头加入：
复制Authorization: Bearer sk-xxx
文件预上传
推荐使用该接口, 有更快的上传速度，大文件上传接口，文件大小<=1GB。
请求示例：
复制import json
import time
import requests as rq
base_url = "https://v2.doc2x.noedgeai.com"
secret = "sk-xxx"
def preupload():
url = f"{base_url}/api/v2/parse/preupload"
headers = {
"Authorization": f"Bearer {secret}"
}
res = rq.post(url, headers=headers)
if res.status_code == 200:
data = res.json()
if data["code"] == "success":
return data["data"]
else:
raise Exception(f"get preupload url failed: {data}")
else:
raise Exception(f"get preupload url failed: {res.text}")
upload_data = preupload()
print(upload_data)返回示例：
复制{
"code": "success",
"data": {
"uid": "0192d745-5776-7261-abbd-814df3af3449",
"url": "https://doc2x-pdf.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/tmp/0192d745-5776-7261-abbd-814df3af3449.pdf?X-Amz-Algorithm=AWS4-HMAC-SHA256&X-Amz-Credential=LTAI5tS7hV6uXXVzcpk3EGfX%2F20241029%2Fcn-beijing%2Fs3%2Faws4_request&X-Amz-Date=20241029T075458Z&X-Amz-Expires=600&X-Amz-SignedHeaders=host&X-Amz-Signature=f731ea8fe4efdd7c727c210034bdcf1a63436c74b295db68f9648efdce576a91"
}
}获取到 url 之后，使用 HTTP PUT 方法上传文件到返回结果中的 url 字段，然后使用/api/v2/parse/status 接口轮询结果，使用的是阿里云的oss，具体速度取决于您的网速（海外用户速度可能上传失败）。
复制import json
import time
import requests as rq
base_url = "https://v2.doc2x.noedgeai.com"
secret = "sk-xxx"
def put_file(path: str, url: str):
withopen(path, "rb") as f:
res = rq.put(url, data=f) # body为文件二进制流
if res.status_code != 200:
raise Exception(f"put file failed: {res.text}")
defget_status(uid: str):
url = f"{base_url}/api/v2/parse/status?uid={uid}"
headers = {
"Authorization": f"Bearer {secret}"
}
res = rq.get(url, headers=headers)
if res.status_code == 200:
data = res.json()
if data["code"] == "success":
return data["data"]
else:
raise Exception(f"get status failed: {data}")
else:
raise Exception(f"get status failed: {res.text}")
url = upload_data["url"]
uid = upload_data["uid"]
put_file("test.pdf", url)
whileTrue:
status_data = get_status(uid)
print(status_data)
if status_data["status"] == "success":
result = status_data["result"]
withopen("result.json", "w") as f:
json.dump(result, f)
break
elif status_data["status"] == "failed":
detail = status_data["detail"]
raise Exception(f"parse failed: {detail}")
elif status_data["status"] == "processing":
# processing
progress = status_data["progress"]
print(f"progress: {progress}")
time.sleep(3)文件预上传流程图如下：
请求导出文件
通过/api/v2/parse/status 接口轮询结果完成之后，需要通过 /api/v2/convert/parse接口触发导出文件任务。
请求示例：
复制import requests
import json
url = "https://v2.doc2x.noedgeai.com/api/v2/convert/parse"
headers = {
"Authorization": "Bearer sk-xxx",
"Content-Type": "application/json",
}
data = {
"uid": "01920000-0000-0000-0000-000000000000",
"to": "md",
"formula_mode": "normal",
"filename": "my_markdown.md",
}
response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data))
print(response.text)返回示例：
复制// 进行中
{
"code": "success",
"data": {
"status": "processing",
"url": ""
}
}导出获取结果
通过/api/v2/convert/parse接口触发导出文件任务后，需要通过/api/v2/convert/parse/result接口轮询导出文件任务状态，成功之后会返回文件 URL。
请求示例：
复制import requests
url = 'https://v2.doc2x.noedgeai.com/api/v2/convert/parse/result?uid=01920000-0000-0000-0000-000000000000'
headers = {'Authorization': 'Bearer sk-xxx'}
response = requests.get(url, headers=headers)
print(response.text)返回示例：
复制{
"code":"success",
"data":{
"status":"success",
"url":"https://doc2x-backend.s3.cn-north-1.amazonaws.com.cn/objects/01927a3a-eeb0-74f6-a539-ca35916b772e5/convert_tex_none.zip?X-Amz-Algorithm=AWS4-HMACSHA256&X-Amz-Credential=AKIATKXFISLI52PK3HTP%2F20241011%2Fcn-north-1%2Fs3%2Faws4request&X-Amz-Date=20241011075617Z&X-Amz-Expires=300&X-Amz-SignedHeaders=host&&x-id=GetobjectX-Amz-Signature=05bdd04a668e9924c5fd361999728cee35aaefb2087334a403f6ebf5ba93f786f"
}
}下载文件
从/api/v2/convert/parse/result接口获得文件 URL 后就可以通过 HTTP GET 方法请求 URL 来下载文件。
请求示例：
复制import requests
response = requests.get("https://doc2x-backend.s3.cn-north-1.amazonaws.com.cn/objects/01927a3a-eeb0-74f6-a539-ca35916b772e5/convert_tex_none.zip?X-Amz-Algorithm=AWS4-HMACSHA256&X-Amz-Credential=AKIATKXFISLI52PK3HTP%2F20241011%2Fcn-north-1%2Fs3%2Faws4request&X-Amz-Date=20241011075617Z&X-Amz-Expires=300&X-Amz-SignedHeaders=host&&x-id=GetobjectX-Amz-Signature=05bdd04a668e9924c5fd361999728cee35aaefb2087334a403f6ebf5ba93f786f")
with open('downloaded_file.zip', 'wb') as f:
f.write(response.content)结语
本文给大家再介绍了一款优秀强大的文档解析产品 - Doc2X，通过实践表明 Doc2X 确实具有优秀的表现，可以作为大家在建设文档解析系统的候选工具，也期望通过我的介绍能给大家提供更多的选择和思路。
引用链接
[1] Doc2X: https://noedgeai.com/
[2] Doc2x-v1 竞品分析（mathpix、庖丁PDFlux、pix2text、合合信息TextIn、腾讯云大模型知识引擎文档解析): https://noedgeai.feishu.cn/wiki/K1NGwjuuqiI9nukgapEcUAALnLh?from=from_copylink
[3] Doc2X API 文档: https://noedgeai.feishu.cn/wiki/Q8QIw3PT7i4QghkhPoecsmSCnG1
