MarkItDown 是微软开发的一个轻量级 Python 工具，主要用于将各种文件转换为 Markdown，特别适合与大型语言模型（LLM）和文本分析管道一起使用。它支持广泛的文件格式，包括 PDF、PowerPoint、Word、Excel、图像、音频、HTML、文本格式、ZIP 文件、YouTube 链接和 EPub 等。它的 Markdown 输出优化了 LLM 输入，部分功能可能需要使用 Azure Document Intelligence，这可能涉及云服务。
Docling 是 Docling 项目（由 IBM Research Zurich 启动）开发的一个工具，专注于简化文档处理，支持多种格式如 PDF、DOCX、XLSX、HTML、图像等，特别在 PDF 理解方面有先进功能，如页面布局、阅读顺序、表格结构、代码和公式等。它提供 Markdown、HTML 和 JSON 等多种输出格式，完全本地执行，无需云依赖，并与 AI 框架（如 LangChain 和 LlamaIndex）集成。
MarkItDown 与 Docling 的详细比较
本文对微软的 MarkItDown 和 Docling 项目的 Docling 进行了深入调研和比较，分析了两者的功能、性能、社区支持和适用场景。这两款工具都是开源的文档处理解决方案，旨在将各种文件格式转换为更易于处理的格式（如 Markdown），并支持与 AI 生态系统的集成。以下是详细分析。
背景与开发背景
- MarkItDown：由微软开发，定位为轻量级 Python 工具，专注于将文件转换为 Markdown，特别适合 LLM 和文本分析管道。其 GitHub 仓库显示了强大的社区支持，截至 2025 年 4 月 12 日，拥有约 48,000 颗星星，表明其受欢迎程度。
- Docling：由 Docling 项目开发，项目由 IBM Research Zurich 启动，并由 LF AI & Data Foundation 托管。Docling 强调本地执行和高级文档理解，GitHub 星星约 8,000，显示较强的学术和开源社区支持。
支持的文件格式
两款工具都支持多种文件格式，但范围和深度有所不同。以下是详细对比：
| 工具 | 支持的文件格式 | 备注 |
|---|---|---|
| MarkItDown | PDF, PowerPoint, Word, Excel, 图像, 音频, HTML, 文本格式 (CSV, JSON, XML), ZIP 文件, YouTube 链接, EPub, 更多 | 包括一些独特格式如音频和 YouTube 链接 |
| Docling | PDF, DOCX, XLSX, PPTX, Markdown, AsciiDoc, HTML, XHTML, CSV, 图像 (PNG, JPEG, TIFF, BMP), 更多 | 特别强调 PDF 的高级理解功能 |
从表格可以看出，MarkItDown 支持更多独特格式，如音频和 YouTube 链接，而 Docling 在标准文档格式和图像支持上较为全面，尤其在 PDF 方面有更强的解析能力。
输出格式与功能
- MarkItDown：主要输出 Markdown，优化了 LLM 输入，适合文本分析工具。其功能包括保留文档结构（如标题、列表、表格、链接），部分功能依赖 Azure Document Intelligence，可能需要云服务支持。
- Docling：支持多种输出格式，包括 Markdown、HTML 和 JSON，提供统一的 DoclingDocument 表示格式。其功能包括高级 PDF 理解（如页面布局、阅读顺序、表格结构、代码、公式和图像分类），完全本地执行，无云依赖，并与 AI 框架（如 LangChain、LlamaIndex）集成。
MarkItDown 的 Markdown 输出更适合 LLM 应用，而 Docling 的多格式输出和本地执行使其更灵活，特别适合处理敏感数据。
性能与准确性
- MarkItDown：使用 Azure Document Intelligence 处理部分功能（如 PDF），这可能提供强大的解析能力，但需要云访问，可能不适合敏感数据。它的 Markdown 输出优化了 LLM 兼容性，但对复杂 PDF 表格和布局的处理可能不如 Docling。
- Docling：依赖自有的 AI 模型（如 DocLayNet 和 TableFormer）进行文档理解，特别在复杂 PDF（如表格和布局）方面表现优异。官方报告称其通过避免 OCR 技术，错误率降低，处理速度提高 30 倍，适合本地环境。
从性能上看，Docling 在本地复杂文档处理方面有优势，而 MarkItDown 可能更依赖云服务，适合需要快速集成 LLM 的场景。
社区与文档
- MarkItDown：GitHub 仓库活跃，约 48,000 星星，显示强大的社区支持。文档主要包括 GitHub 上的 README 和 wiki 页面，安装和使用示例清晰，但缺乏独立文档网站或学术报告。
- Docling ：GitHub 星星约 8,000，社区支持较强，文档非常全面，包括独立网站 (Docling Documentation) 和技术报告 (Docling Technical Report)，适合深入研究和开发。
Docling 的文档更系统化，适合需要详细技术支持的用户，而 MarkItDown 的社区活跃度更高，可能更适合快速上手。
适用场景与建议
根据调研，以下是两款工具的适用场景：
- MarkItDown：适合需要处理多种文件类型（如音频、YouTube 链接）并将结果用于 LLM 输入的用户，尤其是当云服务依赖不是问题时。例如，处理多样化文档集并生成 LLM 训练数据。
- Docling：适合需要本地执行和高级 PDF 解析的用户，特别是处理复杂 PDF（如包含表格和布局的文档）或敏感数据场景。例如，学术研究或企业内部文档处理。
结论
MarkItDown 和 Docling 各有优势，选择哪款工具取决于具体需求：
- 如果我们需要处理广泛的文件类型并优化 LLM 输入，MarkItDown 是更好的选择。
- 如果我们关注复杂 PDF 的本地解析和无云依赖，Docling 是更合适的选择。
两者的开源性质和社区支持都值得信赖，建议根据项目需求和基础设施选择合适工具。