Docling 项目使用教程

Docling 项目使用教程

docling Get your documents ready for gen AI docling 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/do/docling

1. 项目的目录结构及介绍

Docling 的项目目录结构如下:

docling/
├── .actor/
├── .github/
├── docling/
│   ├── __init__.py
│   ├── document_converter.py
│   ├── ...
├── docs/
│   ├── ...
├── tests/
│   ├── ...
├── .gitignore
├── .pre-commit-config.yaml
├── CHANGELOG.md
├── CITATION.cff
├── CODE_OF_CONDUCT.md
├── CONTRIBUTING.md
├── Dockerfile
├── LICENSE
├── MAINTAINERS.md
├── README.md
├── mkdocs.yml
├── poetry.lock
├── pyproject.toml
  • .actor/: 存储与actors相关的配置和代码。
  • .github/: 包含GitHub工作流程的配置文件。
  • docling/: 项目的主要代码库,包含模块和类。
    • __init__.py: 初始化Python模块。
    • document_converter.py: 文档转换器,用于处理文档转换逻辑。
  • docs/: 文档文件夹,包含项目的文档和教程。
  • tests/: 测试文件夹,包含项目的单元测试代码。
  • .gitignore: 指定Git应该忽略的文件和文件夹。
  • .pre-commit-config.yaml: pre-commit插件配置文件,用于自动化代码风格检查等。
  • CHANGELOG.md: 记录项目的更新和版本变更历史。
  • CITATION.cff: 用于引用项目的CITATION文件。
  • CODE_OF_CONDUCT.md: 项目的行为准则。
  • CONTRIBUTING.md: 贡献指南,指导如何为项目贡献代码。
  • Dockerfile: 用于构建Docker镜像的配置文件。
  • LICENSE: 项目所使用的许可证文件。
  • MAINTAINERS.md: 项目维护者名单。
  • README.md: 项目的主要介绍和说明文件。
  • mkdocs.yml: MkDocs配置文件,用于构建项目的文档网站。
  • poetry.lock: Poetry包管理器的锁定文件。
  • pyproject.toml: Python项目配置文件。

2. 项目的启动文件介绍

docling/目录下,__init__.py 是一个空的Python文件,它用于初始化Python模块。在Python中,如果一个目录想要被当作一个包使用,它必须包含一个名为__init__.py的文件。这个文件可以是空的,但它的存在告诉Python该目录应该被视为一个包。

3. 项目的配置文件介绍

  • pyproject.toml: 这个文件是Python项目的配置文件,用于描述项目的元数据和依赖。它被用于构建系统,如Poetry,以管理项目依赖和构建过程。
  • .pre-commit-config.yaml: 这个文件是pre-commit的配置文件,它用于在提交代码前自动执行一系列的钩子(hooks),例如代码风格检查、bug修复等。这有助于保持代码库的一致性和质量。

这些配置文件是项目的重要组成部分,它们帮助维护项目的结构和代码质量。

docling Get your documents ready for gen AI docling 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/do/docling

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

### 关于Docling项目的部署指南 #### Docling项目概述 Docling 是一个用于文档处理的开源工具,可以解析多种文件格式(如 PDF、DOCX、XLSX、HTML 和图像),并提供统一的文档表示格式以及灵活的导出选项。其设计目标是在敏感数据和空气隔离环境下实现本地化运行能力,并支持与其他主流 AI 框架无缝集成[^1]。 #### 系统需求 在开始安装和配置 Docling 前,请确认您的系统满足以下基本条件: - **操作系统**: Ubuntu 20.04 或更高版本。 - **依赖软件**: - Docker 及 Docker Compose 已正确安装并完成初始化设置。 - Git 版本控制工具已就绪。 - Python 解释器及其开发环境建议使用虚拟环境管理工具来维护独立的工作空间[^3]。 #### 安装过程 以下是针对 Docling 的典型安装与初步配置流程: 1. **克隆官方存储库** 使用 `git clone` 获取最新源码副本至本地目录下。 ```bash git clone https://github.com/your-repo/docling.git cd docling ``` 2. **启动容器服务** 利用预定义好的 docker-compose 文件一键搭建所需的服务栈。 ```bash docker-compose up -d --build ``` 此命令将会拉取必要的镜像资源并将它们组合成完整的应用生态系统,其中包括但不限于数据库实例、消息队列处理器以及其他辅助组件[^3]。 3. **验证初始状态** 访问指定地址测试 Web UI 是否正常加载;或者尝试提交一份样例文档以评估核心功能运作情况。 #### 进阶定制说明 对于更复杂的场景比如大规模生产环境,则可能还需要额外考虑性能优化措施、安全加固策略等方面的内容。例如调整 Celery worker 数量适应负载变化趋势,或是启用 HTTPS 加密通信保护传输中的隐私资料等等[^2]。 ```python from fastapi import FastAPI, UploadFile, File import uvicorn app = FastAPI() @app.post("/upload/") async def create_upload_file(file: UploadFile = File(...)): contents = await file.read() # Process the document using Docling's internal logic here... return {"filename": file.filename} if __name__ == "__main__": uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000) ``` 以上片段展示了如何借助 FastAPI 构建简单的 RESTful 接口接收外部上传请求,再交由内部模块进一步分析处理。 ---
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