复杂文档处理是数据分析的痛点:表格嵌套、图表混杂、超长PDF,传统OCR(如Tesseract)或解析库(如PyMuPDF)常因布局复杂而失准。
LandingAI 团队在 GitHub 上开源了一款强大的Python库:Agentic-Doc,专为从复杂文档中提取结构化数据而设计。

它封装LandingAI的Agentic Document Extraction API,支持从PDF、图片、URL提取结构化数据(表格、图表、文本等)。
还能通过计算机视觉和LLM,自动分割超长文档(100+页),并行处理,输出层次化JSON+Markdown,支持边界框可视化。
最新版新增批量解析、错误重试和可视化调试。极大地提升了文档处理的效率和准确性。
核心功能
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超长 PDF 支持:可处理 100+ 页文档,自动分页切割与并行处理。
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结构化信息提取:结合计算机视觉+LLM,准确解析表格、图表、图片,输出层次化JSON,保留元素位置。
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边界框可视化:可选的边界框片段和全页可视化,支持将基础信息保存为图像。
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智能重试机制:针对 LLM 超时、并发限制自动分页 + 重试。
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多格式支持:支持 PDF、图片(jpg/png)、文档 URL。
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批量处理能力:可并行批量解析多个文档,效率极高。
快速入手
Agentic-Doc 本质上是一个 Python 库,可通过 pip 命令快速一键安装。
pip install agentic-doc
然后需要将API密钥设置为环境变量(LandingAI API Key):
ini
export VISION_AGENT_API_KEY=<your-api-key>
从一份文档中提取数据,并以Markdown和结构化块的形式返回结果。
ini
from agentic_doc.parse import parse
# Parse a local file
result = parse("path/to/image.png")
print(result.markdown) # Get the extracted data as markdown
print(result.chunks) # Get the extracted data as structured chunks of content
# Parse a document from a URL
result = parse("https://example.com/document.pdf")
print(result.markdown)
# Legacy approach (still supported)
from agentic_doc.parse import parse_documents
results = parse_documents(["path/to/image.png"])
parsed_doc = results[0]
从多个文档中提取数据
ini
from agentic_doc.parse import parse
# Parse multiple local files
file_paths = ["path/to/your/document1.pdf", "path/to/another/document2.pdf"]
results = parse(file_paths)
for result in results:
print(result.markdown)
# Parse and save results to a directory
result_paths = parse(file_paths, result_save_dir="path/to/save/results")
# result_paths: ["path/to/save/results/document1_20250313_070305.json", ...]
当然还有更多功能用法,比如:连接器等使用指南,直接前往项目文档查看即可。
使用场景
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发票/合同解析:从 PDF 中提取关键字段、表格、签章等内容
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科研论文抽取:抽取论文中的图表、公式、数据集描述等结构信息
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财务报告结构还原:自动识别密集表格并转为结构化 JSON 或 CSV
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图像文档处理:从插图、扫描文档中提取可用内容并可视化
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RAG 文档预处理:将复杂 PDF 转为结构化文档供 LLM 使用
写在最后
复杂文档处理的痛点让人崩溃:表格嵌套、图表混杂、超长PDF解析慢。
Agentic-Doc 是复杂文档解析又一开源力作之一。它通过计算机视觉+LLM,自动分割并行处理100+页PDF,精准提取表格、图片、图表,输出JSON+Markdown,边界框可视化让调试直观。
GitHub 项目地址:github.com/landing-ai/...