软件工程 旅游网站开发er图谷歌搜索为什么用不了

根据最新评测及开源社区实践，以下为综合性能与适用场景的推荐方案：

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1. ‌Marker‌

• ‌特点‌：
  • 转换速度快，支持表格、公式（转为 LaTeX）、图片提取，适配复杂排版文档‌。
  • 依赖 PyTorch，需 Python ≥3.8，适合生产环境‌。
• ‌安装与使用‌：

  pip install marker-pdf 
  marker_single /path/to/file.pdf

• ‌适用场景‌：学术论文、技术文档等含复杂元素的 PDF 转换‌。
• 地址：https://github.com/VikParuchuri/marker

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2. ‌PyMuPDF4LLM‌

• ‌特点‌：
  • 专为 LLM/RAG 设计，结构化解析能力强，支持文本和简单表格提取‌。
  • 轻量级，无需复杂依赖‌。
• ‌安装与使用‌：

  pip install pymupdf4llm import pymupdf4llm md_text = pymupdf4llm.to_markdown("input.pdf") 

• ‌适用场景‌：需与 LLM 集成的结构化数据提取‌。

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3. ‌微软 MarkItDown‌

• ‌特点‌：
  • 支持 PDF、Office、图片等多格式转 Markdown，集成 OCR 和语音转文本‌。
  • 安装简单，适合快速部署‌。
• ‌安装与使用‌：

  pip install markitdownmarkitdown convert input.pdf --output output.md

• ‌适用场景‌：多格式混合处理或需要 OCR 支持的场景‌。

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4. ‌PyMuPDF + markdownify‌

• ‌特点‌：
  • 灵活性强，可提取 PDF 中的 HTML 内容后转换为 Markdown‌。
  • 需手动处理复杂表格和公式，适合定制化需求‌。
• ‌代码示例‌：

  import fitz  # PyMuPDF  
  from markdownify import markdownify  
  doc = fitz.open("input.pdf")  
  html_content = doc.get_text("html")  
  markdown_text = markdownify(html_content)  

• ‌适用场景‌：需精细控制转换流程的开发者‌。

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‌综合推荐‌

场景需求	推荐工具	优势
‌复杂排版文档‌	Marker	表格/公式支持完善，速度快‌
‌结构化数据提取‌	PyMuPDF4LLM	轻量且适配 LLM
‌多格式混合处理‌	MarkItDown	集成 OCR 和语音功能‌
‌自定义转换流程‌	PyMuPDF + markdownify	灵活性强，可扩展性高‌

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‌注意事项‌

• 若需高精度数学公式转换，可尝试 ‌gptpdf‌（需 API 调用成本）
• 简单纯文本提取可选用 ‌pdfminer.six + markdownify‌，但表格和公式支持较弱‌。
• 定期检查工具更新，部分库（如 Marker）依赖深度学习模型，需维护环境依赖‌。