# 2026 年 OCR、解析和 RAG 最佳 7 種 PDF 代理技能

> 探索適用於 OCR、文件解析和 AI 工作流程的最佳 PDF 代理技能。比較用於提取、轉換和處理 PDF 的頂級工具。

- Canonical: https://nanoskill.ai/tw/blog/best-pdf-agent-skills
- Markdown: https://nanoskill.ai/tw/blog/best-pdf-agent-skills.md
- Author: Jeff Page
- Published: 2026-06-04T02:27:36.134Z
- Updated: 2026-07-25T04:33:40.034Z
- Language: zh-TW

Gartner 表示，專業人士將 47% 的時間用於搜尋資訊。在這些任務中，處理複雜的 PDF 文件確實是一項挑戰 — 每月有數小時浪費在一個本應使文件便攜而非痛苦的格式上。幸運的是，新一代由代理驅動的 PDF 技能正在改變遊戲規則 — 提供的不僅僅是提取文字的 AI 工具，而是真正理解版面、表格、表單甚至手寫內容，並將所有這些整合到您可以無縫串聯的工作流程中。

## **2026 年最佳 7 種 PDF 代理技能**

我們根據 OCR 精度、版面和表格保留、Markdown 輸出準確性以及它們如何無縫地融入實際 RAG 和代理工作流程來評估這七種 PDF 代理技能。

### **快速比較**

| 工具 | GitHub 星數 | 授權 | 最適合 |

| --- | --- | --- | --- |

| MinerU | 66k | Apache-2.0-based | 包含表格、公式、多欄版面的複雜文件 |

| Docling | 61k | MIT | 具有 LLM 就緒文件區塊的結構化輸出 |

| Marker | 36k | GPL-3.0 | 快速、清晰的文字提取，支援公式 |

| OCRmyPDF | 34k | MPL-2.0 | 為掃描的 PDF 添加可搜尋的文字層 |

| Unstructured | 15k | Apache-2.0 | 將 PDF 內容連接到 RAG 管道 |

| PyMuPDF | 9.9k | AGPL-3.0 | 程式化 PDF 操作 + 文字提取 |

| Nano-PDF | 1.3k | MIT | 現有 PDF 內的輕量級文字編輯 |

以下是它們的比較。

### 1) MinerU

> **最適合：**將複雜的多欄 PDF 轉換為帶有準確表格和公式的清晰 Markdown。

MinerU 是最接近通用 PDF 解析器的工具。它結合了基於 VLM 的版面分析器和傳統 OCR 引擎 — VLM 處理文件結構（標題、表格、閱讀順序），而 OCR 處理實際的文字識別。其結果是我們在任何開源工具中見過最好的表格提取和公式渲染之一。

**為何出色：**如果您正在建構一個處理研究論文、財務報告或醫療文件的代理 — 任何具有複雜版面的文件 — MinerU 能夠處理其他工具遺漏的結構理解。

**限制：**雙引擎方法計算量大。在消費級 GPU 上處理 100 頁文件可能需要數分鐘。對於簡單的單欄 PDF 來說，這有點小題大作。

### 2) Docling

> **最適合：**建構 RAG 管道，其中結構化文件理解比原始提取速度更重要。

Docling 採用不同的方法：它是為 AI 管道從頭開始建構的。它處理的每個文件都會被分解成帶有語義標籤（標題、段落、表格、圖形）的區塊，使其可以即插即用於向量資料庫和 RAG 系統。IBM 支持該專案，MIT 授權意味著商業用途零摩擦。

**為何出色**：如果您的代理需要攝取文件並回答有關它們的問題，Docling 消除了通常需要自訂腳本的「自行分塊」步驟。結構化輸出意味著您的檢索品質無需額外工作即可提高。

**限制：**掃描文件 OCR 品質落後於 MinerU。分塊是主觀的 — 如果您需要不同的粒度，您可能需要重新分塊。

### 3) Marker

> **最適合：**從學術論文和單欄文件中快速、批量提取文字。

Marker 是這組工具中的速度惡魔。它剝離所有不必要的東西 — 沒有版面分析、沒有分塊、沒有模式 — 並且專注於一件事：盡可能快地從 PDF 中提取清晰的文字（和公式）。它原生處理 LaTeX 數學，這使其對學術和科學內容具有獨特的價值。

**為何出色：**對於高吞吐量管道（例如：一夜之間處理數千份文件），Marker 的簡單性是其優勢。您無需配置十幾個參數即可獲得清晰的 Markdown 或 JSON。

**限制：**不保留表格結構。如果您的 PDF 具有複雜的多欄版面，Marker 會將它們扁平化為單一文字流。GPL-3.0 授權要求商業產品考慮。

### 4) OCRmyPDF

> **最適合：**在將掃描的 PDF 饋送到任何其他工具之前，使其可搜尋和機器可讀。

OCRmyPDF 只做一件事，而且做得非常完美：它接收掃描的 PDF — 就像您從影印機或手機相機獲得的那種 — 並在其圖像上方添加一個不可見、可搜尋的文字層。原始 PDF 看起來完全相同，但突然之間您可以搜尋它、從中複製文字，並將其傳輸到其他工具。

**為何出色**：這是使掃描文件可供此清單上所有其他工具使用的關鍵預處理步驟。沒有 OCRmyPDF，掃描的合約只是一張圖片 — 您的代理無法閱讀它。

**限制：**它不會提取文字、轉換格式或重組文件。它只做 OCR 層插入 — 您總是會將它與另一個工具配對進行下游處理。

### 5) Unstructured

> **最適合：**將異構文件集合連接到向量資料庫和 LLM 應用程式。

Unstructured 是原始文件和 LLM 就緒資料之間的橋樑。它攝取 PDF（以及數十種其他文件類型）並以 JSON 格式輸出清晰、分區的元素 — 段落、表格、標題、頁腳。每個元素都帶有其類型和位置的元資料，因此您的代理知道它正在查看什麼。

**為何出色：**當您建構 RAG 系統時，攝取管道的品質決定了檢索的品質。Unstructured 處理實際文件的混亂現實（不一致的格式、嵌入圖像、奇怪的版面）並將它們標準化為一致的格式。

**限制：**它旨在用於資料預處理，而不是用於建立可發布的輸出。JSON 格式非常適合機器，但如果沒有額外轉換，則不適合人類閱讀。

### 6) PyMuPDF

> **最適合：**需要建立、註釋或修改 PDF — 而不僅僅是閱讀它們的代理工作流程。

PyMuPDF 是這組工具中的老將 — MuPDF 渲染引擎的 Python 綁定，經過十多年的實戰考驗。與此處的其他工具不同，PyMuPDF 不僅僅是一個解析器：它是一個完整的 PDF 操作工具包。您可以提取文字、將頁面渲染為圖像、註釋、修訂、分割、合併和填寫表單 — 所有這些都來自 Python。

**為何出色：**當您需要對 PDF 進行程式化控制（不僅僅是閱讀它們，還要轉換它們）時，PyMuPDF 是此清單上唯一能為您提供精確控制的工具。所有其他工具都將 PDF 視為要消耗的輸入；PyMuPDF 將它們視為要修改的東西。

**限制：**API 層級比其他工具低 — 您需要編寫程式碼才能獲得結果，而不是執行 CLI 命令。AGPL-3.0 授權要求商業用途的商業授權。

### 7) Nano-pdf

> **最適合：**在不影響原始版面的情況下，對現有 PDF 進行有針對性的文字編輯。

Nano-PDF 是這裡最新、最小的技能，但它填補了其他工具無法解決的空白：編輯現有 PDF 中的文字。需要在第三頁的標題中修正一個錯字，而無需重新生成整個文件？Nano-PDF 可以處理這個問題 — 而且它使用自然語言提示來完成。

**為何出色**：此清單上的所有其他工具在提取過程中都將 PDF 視為不可變的。Nano-PDF 允許您的代理進行精確編輯，而不會破壞文件的版面或需要原始來源文件。對於涉及批准、更正或更新文件的工作流程，這具有獨特的實用性。

**限制：**不是解析器或提取器。編輯功能僅限於文字 — 圖像、向量圖形和複雜的版面更改不在範圍內。

## PDF OCR vs PDF 解析 vs PDF 轉 Markdown

並非所有 PDF 技能都解決相同的問題。實際上，不同的技能是為文件工作流程的不同階段設計的。有些專注於將掃描的頁面轉換為可讀文字，有些專注於理解文件結構，而有些則針對將 PDF 轉換為 AI 友好格式進行了優化。

了解這些差異可以幫助您為您的用例選擇正確的技能。

### **PDF OCR**

OCR（光學字元辨識）將掃描的 PDF 和圖像轉換為可搜尋的文字。如果您的 PDF 本質上是文件的照片，那麼 OCR 是任何 AI 系統處理它之前的第一步。

像 OCRmyPDF 這樣的工具專門從事這項任務。

### **PDF 解析**

PDF 解析超越了文字提取。它試圖理解文件結構，包括標題、表格、閱讀順序、圖形和頁面版面。

MinerU 和 Docling 專為此類文件理解而設計。

### PDF 轉 Markdown 轉換

許多 AI 工作流程使用 Markdown 比原始 PDF 內容效果更好。將 PDF 轉換為 Markdown 使文件更容易在 RAG 系統中進行索引、分塊和處理。

Marker 在這方面特別強大，而 MinerU 和 Docling 也支援基於 Markdown 的工作流程。

## 哪個工具適合哪項工作

以下是這些工具如何映射到實際工作流程：

- **用於建構文件問答代理：**如果您的文件是掃描的，請從 OCRmyPDF 開始，然後使用 Docling 將輸出分塊和結構化以用於您的向量資料庫。Docling 的語義標籤顯著提高了檢索品質。
- **用於處理學術論文：**Marker 處理大量 LaTeX 內容，麻煩最少。如果您需要這些論文中的表格資料，請切換到 MinerU — 它的公式和表格提取值得額外的處理時間。
- **用於企業文件管道：**Unstructured 攝取所有內容（PDF、Word、HTML、電子郵件）並將其標準化為一致的模式。如果您需要在管道中註釋或修訂文件，請將其與 PyMuPDF 配對。
- **用於代理到代理文件工作流程：**當一個代理生成 PDF 而另一個代理需要審查或更正它時，Nano-PDF 可以在不重新生成的情況下進行精確編輯。這種模式在多代理系統中越來越常見。
- **用於掃描檔案：**OCRmyPDF 是第一步，不可協商。之後，您選擇的下游解析器取決於文件複雜性 — MinerU 用於複雜版面，Marker 用於速度。

## 底線：沒有單一贏家

PDF 處理不再是單一任務。現代 AI 工作流程需要 OCR、文件解析、分塊、檢索，有時甚至需要文件編輯。

這就是為什麼最好的 PDF 代理技能往往相互補充而不是直接競爭。

MinerU 擅長理解複雜版面。Docling 在 RAG 管道中表現出色。Marker 優先考慮速度和清晰的 Markdown 輸出。OCRmyPDF 仍然是掃描文件的首選，而 PyMuPDF 和 Nano-PDF 提供的功能超越了提取。

與其尋找單一贏家，不如建立一個符合您工作流程的工具包。實際上，最有效的 AI 代理通常會同時使用其中幾種技能。

## 常見問題

### 什麼是 PDF 代理技能？

PDF 代理技能是一種專門的能力，使 AI 代理能夠讀取、提取、分析、轉換或修改 PDF 文件。不同的技能專注於不同的任務，例如 OCR、文件解析、Markdown 轉換或 PDF 編輯。

### 哪種 PDF 代理技能最適合 RAG？

對於大多數檢索增強生成 (RAG) 工作流程，Docling 和 MinerU 是最強大的選項之一，因為它們保留了文件結構並生成了 LLM 友好的輸出。

### 哪種 PDF 技能最適合掃描文件？

OCRmyPDF 是掃描 PDF 的最佳選擇，因為它在保留原始文件的同時添加了可搜尋的文字層。

### 哪個工具將 PDF 轉換為 Markdown？

Marker 專為 PDF 轉 Markdown 轉換而設計。MinerU 和 Docling 也支援 Markdown 輸出，同時保留更多文件結構。

### AI 代理可以編輯 PDF 嗎？

是的。Nano-PDF 專注於現有 PDF 中的有針對性文字編輯，而 PyMuPDF 提供了更全面的工具包，用於程式化修改 PDF 文件。