将 PDF 转成文本这件事，过去是"能做到"，现在是"轻松做到"。
最近我搭建了一个图数据库（Graph Data Store），用于 RAG 系统 ------ 换句话说，我们做了一个 GraphRAG。
为什么用 GraphRAG？
相比常见的向量数据库**支持的 RAG，Graph RAG 有个巨大优势 ------ 推理能力更强。比如：
问题 A：「XYZ 公司去年 CFO 是谁？」
这种问题，向量搜索就能搞定，因为年报里通常直接写了。
但换成这样：
问题 B：「XYZ 公司有哪两位董事是同一所学校毕业的？」
如果年报没有直接提学校名，向量搜索就"废了"。GraphRAG 就能玩得转，因为它能推理出隐含关系。
但问题来了 ------ 怎么构建这个图？
我最近写了一篇文章专门讲这个问题。但如果我们再往前一步想：怎么从 PDF 里提取信息来构建知识图谱？
这篇文章就来讲这个过程。
🛠️ 如何把 PDF 转成结构化富文本？
所有的工程步骤都从一件事开始：把 PDF 变成文本数据。
但问题是 ------ 年报不是普通 PDF，它们包含大量图表、表格、结构化数据。这些内容都非常关键。
大多数 Python 开发者用过 PDF 解析库，比如：
•PyPDF2 ------ 超老牌，能用，但很简陋。•PyMuPDF4LLM ------ 能直接把 PDF 转成 Markdown 格式。•Docling ------ IBM Deep Search 出品，提取效果惊艳。•Marker ------ 另一个很新的工具，表现也不错。
我们依次测了一下这几个工具的效果。
✅ 各工具提取效果对比
•PyPDF2：纯文本提取，没有任何结构。段落、标题、表格、列表，全都混成一堆。
•PyMuPDF4LLM：能转成 markdown，有结构信息，LangChain** 等框架支持，但表格效果拉胯。
•Docling：表现最强！能保留标题层级、表格结构、甚至给图片加占位符**。
•Marker：也不错，但整体信息保留度不如 Docling。
所以最后我们选了 Docling 作为主工具。
⚠️ Docling 的问题：太慢了！
我们做了一个实验，把年报里包含文字、表格、图片的混合段落提取出来，放在不同页数的 PDF 中，测试不同工具的处理速度。
结果如下：
•Docling ：每页大概 4 秒•Marker ：每页大概 8 秒•PyPDF2：飞快，但结构信息很少
如果你要处理几十份报告（比如 50 份，每份 300 页），那就意味着：
300页×50份×4秒÷3600秒≈17小时这还可以接受。但如果扩展到 S&P500 所有公司的 30 年年报 ------ 就得处理上百万页。
靠单机做是不现实的，所以我们选择了：
☁️ 云服务 + 并行处理
我们用云服务搭了一个转换服务，可以并行处理 PDF，提取结构化 Markdown，然后自动更新 GraphDB。
这个架构可以很好地扩展，未来接更多数据没问题。
✅ 最终结论
| 工具 | 结构信息 | 表格提取 | 速度 |
|---|---|---|---|
| PyPDF2 | 差 | 差 | 非常快 |
| PyMuPDF4LLM | 中等 | 差 | 中等 |
| Marker | 中等 | 中等 | 慢 |
| Docling | 最佳 | 最佳 | 慢 |
所以，我们最后选择：
•结构提取用 Docling •大规模处理时，用云服务并行跑 •如果你对速度极度敏感，PyPDF2 还是最快的选择
🙌 总结
PDF 转 Markdown 的工具这些年进步巨大，但 表格提取仍然是个挑战。
我们比较了四个开源工具，最后用 markdown 构建了图谱，并在 GraphRAG 系统中实现了应用。
Docling 是效果最好的提取工具，但速度较慢 ------ 所以我们搭了云服务来处理。
这就是我们在从 PDF 到智能图谱路上的第一步！🚀
原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/ykMEHkV-Pep86ip9J0JoLw