2026-07-05 11:02 UTC+8僅摘要更新: 2026-09-06 11:24 UTC+8

結構化PDF到JSON：2026年開源提取模型指南

大多數企業資料仍存放在PDF、掃描件和幻燈片中。大型語言模型和智慧體需要結構化JSON才能使用這些資料。開源文件提取已成為在自有硬體上進行轉換的標準方法。“PDF到JSON”這個短語下隱藏著兩個不同的問題：一是模式驅動提取，二是文件解析。本文評估了2026年值得關注的開源模型和工具包。

來源MarkTechPost作者: Michal Sutter

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展開要點與分析

工程師進階

開源文件提取分為模式驅動提取（根據預定義欄位提取值）和文件解析（重建頁面佈局為JSON或Markdown）。
重點模型包括Datalab的lift（模式驅動，9B引數，欄位準確率90.2%）、NuMind的NuExtract 3（4B引數，兼做OCR和提取）、IBM Docling（佈局解析，MIT許可）等。
許可條款差異大：lift程式碼Apache-2.0但權重有額外限制，MinerU從AGPL-3.0改為定製許可，olmOCR 2完全Apache-2.0。
不同基準測試不可直接比較，建議在實際文件上評估各模型。

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