RapidDoc - 高速文档解析系统

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😺 项目介绍

RapidDoc 是一个轻量级、专注于文档解析的开源框架，支持 OCR、版面分析、公式识别、表格识别和阅读顺序恢复 等多种功能，支持将复杂 PDF 文档转换为 Markdown、JSON、WORD、HTML 格式。

支持docx/doc、pptx/ppt、xlsx/xls的原生解析（不使用模型）。

框架基于 Mineru 二次开发，移除 VLM，专注于 Pipeline 产线下的高效文档解析，在 CPU 上也能保持不错的解析速度。

本项目所使用的默认模型主要来源于 PaddleOCR 的 PP-StructureV3 系列（OCR、版面分析、公式识别、阅读顺序恢复，以及部分表格识别模型），并已全部转换为 ONNX 格式，支持在 CPU/GPU 上高效推理。

同时支持自定义OCR、公式、表格模型，需实现 CustomBaseModel 的 batch_predict 方法，目前内置 PaddleOCRVL 系列模型的集成。

KittyDoc 已经成为 RapidAI 开源家族成员

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✨如果该项目对您有帮助，您的star是我不断优化的动力！！！

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👏 项目特点

• OCR 识别

  • 使用 RapidOCR 支持多种推理引擎
  • CPU/CUDA 下默认使用 ONNX Runtime：CPU 安装 rapid-doc[cpu]，CUDA GPU 安装 rapid-doc[gpu]

• 版面识别

  • 模型使用 PP-DocLayout 系列 ONNX 模型（v2、plus-L、L、M、S）
    • PP-DocLayoutV3：自带阅读顺序，支持异形框，默认使用
    • PP-DocLayoutV2：自带阅读顺序
    • PP-DocLayout_plus-L：效果好运行稳定
    • PP-DocLayout-L：速度快，效果也不错
    • PP-DocLayout-S：速度极快，存在部分漏检

• 公式识别

  • 使用 PP-FormulaNet_plus 系列 ONNX 模型（L、M、S）
    • PP-FormulaNet_plus-L：速度慢，支持onnx
    • PP-FormulaNet_plus-M：默认使用，支持onnx和torch
    • PP-FormulaNet_plus-S：速度最快，支持onnx，复杂公式精度不够
  • 支持配置只识别行间公式
  • CPU/CUDA 下默认使用 ONNX Runtime；GPU 路径已接入内置 CUDA 算子库，详见 算子库说明
  • 显式选择 Torch 引擎时，需自行安装对应的 Torch 依赖

• 表格识别

  • 基于 rapid_table_self 增强，在原有基础上增强为多模型串联方案：
    • 表格分类（区分有线/无线表格）
    • 有线表格识别UNET + SLANET_plus/UNITABLE（作为无线表格识别）

内置的 DocVortex 原生 PDF 解析

非扫描 PDF 可使用内置 DocVortex 核心的规则版面识别和原生表格结构恢复，六种 Office 格式直接原生解析，无需 LibreOffice 转换。核心采用 Python 后端，已移除 fasttext 依赖。

按运行环境安装一种 Runtime：

pip install "rapid-doc[cpu]"
# CUDA 环境选择：pip install "rapid-doc[gpu]"

源码来源、变更和验收记录见 迁移记录。

from rapid_doc import RapidDoc

parser = RapidDoc(
    layout_config={
        "model_type": "pp_doclayoutv2",  # 扫描页和原生解析失败时的兜底模型
        "docvortex_mode": "rule",  # 电子版快速模式
        # "docvortex_mode": "rule_plus_s",  # PP-DocLayout-S 补公式、公式编号和印章
    },
    table_config={"rule_table_engine": "docvortex"},
)
result = parser("document.pdf")

docvortex_mode 默认为 off，此时直接使用 model_type。rule 优先用 DocVortex 解析电子版 PDF；rule_plus_s 额外用 PP-DocLayout-S 定位公式、公式编号和印章。配置 PP 版面模型作为 model_type 时，扫描页或 DocVortex 异常页逐页回退到该模型。只配置 model_type="docvortex_rule" 时保留原始 DocVortex 结果，不执行 PP 版面兜底，便于对比效果；没有原生版面结果的页面会为空。若同时设置 docvortex_mode="rule_plus_s"，仍会运行 PP-DocLayout-S 补充识别。表格优先使用 DocVortex 已生成的 HTML，或按表格区域恢复原生结构；未命中时使用现有表格模型。

• 阅读顺序恢复

  • PP-DocLayoutV2和PP-DocLayoutV3使用版面模型自带的阅读顺序
  • 其余版面模型，使用 PP-StructureV3 阅读顺序恢复算法，基于xycut算法和版面的结果

• 推理方式

  • 默认 Pipeline 模型（OCR、版面、公式、表格）使用 ONNX Runtime，CPU/CUDA 按安装的 Runtime 和设备配置运行
  • OCR、公式等模块可显式配置其支持的其他引擎；原生 Office 和 DocVortex 规则解析不使用模型推理

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基准测试结果

1. OmniDocBench

以下是RapidDoc在 OmniDocBench v1.6 上的评估结果。

Pipeline 模型使用 PP-DocLayoutV3、PP-OCRv6-small、PP-FormulaNet_plus-M、UNET_SLANET_PLUS。

Comprehensive evaluation of document parsing on OmniDocBench (v1.6_full)

Model Type	Methods	Size	Overall↑	TextEdit↓	FormulaCDM↑	TableTEDS↑	TableTEDS-S↑	Read OrderEdit↓
MinerU2.5-Pro	Specialized VLMs	1.2B	95.75	0.036	97.45	93.42	95.92	0.120
GLM-OCR	Specialized VLMs	0.9B	95.22	0.044	97.18	92.83	95.39	0.133
PaddleOCR-VL-1.5	Specialized VLMs	0.9B	94.93	0.038	96.89	91.67	94.37	0.130
PaddleOCR-VL	Specialized VLMs	0.9B	94.18	0.040	95.91	90.65	93.74	0.135
Youtu-Parsing	Specialized VLMs	2.5B	93.74	0.044	93.63	92.02	95.00	0.116
Qianfan-OCR	Specialized VLMs	4B	93.90	0.04	95.08	90.53	93.31	0.13
Ovis2.6-30B-A3B	General VLMs	30B	93.70	0.035	95.17	89.44	92.40	0.135
Logics-Parsing-v2	Specialized VLMs	4B	93.33	0.041	95.65	88.42	91.98	0.137
ABot-OCR	Specialized VLMs	2B	93.30	0.037	94.86	88.69	91.87	0.137
FireRed-OCR	Specialized VLMs	2B	93.26	0.037	95.44	88.04	91.06	0.131
MinerU-2.5	Specialized VLMs	1.2B	93.04	0.045	95.77	87.88	91.47	0.130
Gemini 3 Pro	General VLMs	-	92.91	0.064	95.99	89.15	92.96	0.165
Gemini 3 Flash	General VLMs	-	92.62	0.066	95.16	89.29	93.51	0.172
dots.ocr	Specialized VLMs	3B	90.77	0.048	89.95	87.18	90.58	0.138
OpenDoc-0.1B	Specialized VLMs	0.1B	90.67	0.049	93.02	83.88	87.45	0.140
RapidDoc	Pipeline Tools	-	90.479	0.047	94.342	81.797	88.433	0.135
DeepSeek-OCR 2	Specialized VLMs	3B	90.25	0.050	91.84	83.89	87.75	0.144
HunyuanOCR	Specialized VLMs	1B	89.95	0.088	87.68	91.01	93.23	0.171
Qwen3-VL-235B	General VLMs	235B	89.78	0.063	92.55	83.07	86.75	0.166
Dolphin-v2	Specialized VLMs	3B	89.50	0.069	91.01	84.40	87.44	0.150
OCRVerse	Specialized VLMs	4B	88.60	0.063	89.61	82.44	86.27	0.163
MonkeyOCR-pro-3B	Specialized VLMs	3B	88.57	0.074	88.74	84.35	88.62	0.189
GPT-5.2	General VLMs	-	86.59	0.114	88.21	82.95	87.93	0.193
Dolphin-1.5	Specialized VLMs	0.3B	86.52	0.094	87.49	81.43	84.82	0.167
MinerU-Pipeline	Pipeline Tools	-	86.47	0.055	83.07	81.88	88.68	0.153
olmOCR	Specialized VLMs	7B	85.74	0.139	88.10	83.00	87.17	0.216
Mistral OCR	Specialized VLMs	-	85.66	0.097	89.91	76.78	80.93	0.171
Kimi K2.5	General VLMs	1T	84.53	0.107	83.50	80.76	84.00	0.211
InternVL3.5-241B	General VLMs	241B	83.76	0.130	89.95	74.35	79.78	0.215
Nanonets-OCR-s	Specialized VLMs	3B	83.61	0.108	81.46	80.18	84.51	0.213
POINTS-Reader	Specialized VLMs	3B	83.37	0.096	85.72	73.98	77.40	0.198
Marker	Pipeline Tools	-	78.44	0.157	85.24	65.77	73.24	0.243

🛠️ 安装RapidDoc

使用pip安装

# CPU 环境
pip install "rapid-doc[cpu]" -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
# 或 CUDA GPU 环境
pip install "rapid-doc[gpu]" -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple

CPU extra 安装 onnxruntime，GPU extra 安装 onnxruntime-gpu，用于默认模型的推理，包括 OCR 和公式模型。按运行环境选择一种；GPU extra 不会额外安装 CPU 版 Runtime，也不默认安装 Torch。两个 Runtime 发行包使用同一个 onnxruntime 导入名，不要同时安装。

通过源码安装

# 克隆仓库
git clone https://github.com/RapidAI/RapidDoc.git
cd RapidDoc

# 安装依赖
pip install -e ".[cpu]" -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
# 或 CUDA GPU 环境
pip install -e ".[gpu]" -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple

使用gpu推理

rapid-doc[gpu] 按项目依赖约束安装 onnxruntime-gpu（当前为 <=1.23.0）。CUDA/cuDNN 需满足 CUDA Execution Provider 要求。默认 OCR 和公式模型使用 ONNX Runtime，无需切换到 Torch。

OCR 默认启用 onnx_ops，公式 ONNX 路径也已接入内置算子库，用于 CUDA 算子支持与优化。原生库及其 CUDA/cuDNN 要求、构建方法和平台验证范围见 算子库说明。这些原生库与 onnxruntime-gpu 是不同组件，安装 Runtime 不代表原生库及其系统依赖都已就绪。

# 在 Python 中指定 GPU（必须在导入 rapid_doc 之前设置）
import os
# 使用默认 GPU（cuda:0）
os.environ['MINERU_DEVICE_MODE'] = "cuda"
# 或指定 GPU 编号，例如使用第二块 GPU（cuda:1）
os.environ['MINERU_DEVICE_MODE'] = "cuda:1"

使用PaddleOCRVL系列推理

vl模型的部署，参考官方文档

import os
os.environ['PADDLEOCRVL_VERSION'] = "v1.6"
os.environ['PADDLEOCRVL_VL_REC_BACKEND'] = "vllm-server"
os.environ['PADDLEOCRVL_VL_VL_REC_SERVER_URL'] = "http://localhost:8118/v1"

from rapid_doc.model.layout.rapid_layout_self import ModelType as LayoutModelType
from rapid_doc.model.custom.paddleocr_vl.paddleocr_vl import PaddleOCRVLTableModel, PaddleOCRVLOCRModel, PaddleOCRVLFormulaModel
layout_config = {
    "model_type": LayoutModelType.PP_DOCLAYOUTV3,
}
ocr_config = {
    "custom_model": PaddleOCRVLOCRModel()
}
formula_config = {
    "custom_model": PaddleOCRVLFormulaModel()
}
table_config = {
    "custom_model": PaddleOCRVLTableModel()
}

使用docker部署RapidDoc

RapidDoc提供了便捷的docker部署方式，这有助于快速搭建环境并解决一些棘手的环境兼容问题。

您可以在文档中获取 Docker部署说明，镜像已推送至 Docker Hub。

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📋 使用

import os
from pathlib import Path
from rapid_doc import RapidDoc
__dir__ = Path(__file__).resolve().parent.parent
output_dir = os.path.join(__dir__, "output")

doc_path_list = [
    __dir__ / "demo/pdfs/示例1-论文模板.pdf",
    __dir__ / "demo/docx/test.docx",
]
engine = RapidDoc()
outputs = engine(doc_path_list, output_dir=output_dir)
for output in outputs:
    print(output.markdown)

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在线体验

基于Gradio的在线demo

基于gradio开发的webui，界面简洁，仅包含核心解析功能，免登录

• 

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📋 使用示例

• 代码示例

• 参数介绍

• FastAPI 示例

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模型下载

不指定模型路径，初次运行时，会自动下载

• RapidDoc 模型集（版面/公式/表格）
• RapidOCR 模型
• 部分表格模型RapidTable

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📌 TODO

• 跨页表格合并
• 复选框识别，使用opencv（默认关闭、opencv识别存在误检）
• 提供 fastapi，支持cpu和gpu版本的docker镜像构建
• 文本型pdf，表格非OCR文本提取
• 文本型pdf，使用pypdfium2提取文本框bbox
• 文本型pdf，支持0/90/270度三个方向的表格解析
• 文本型pdf，使用pypdfium2提取原始图片（默认截图会导致清晰度降低和图片边界可能丢失部分）
• 表格内公式提取，表格内图片提取
• 优化阅读顺序，支持多栏、竖排等复杂版面恢复
• OCR 和公式默认使用 ONNX Runtime，支持 CUDA GPU 推理；公式仍可显式选择 Torch
• 版面、表格模型支持openvino
• markdown转docx、html
• 支持 PP-DocLayoutV2 版面识别+阅读顺序
• OmniDocBench评测
• 支持自定义的ocr、table、公式。支持PaddleOCR-VL系列
• 支持docx/doc、pptx/ppt、xlsx/xls的原生解析（不使用模型）
• 支持印章文本检测
• 文档方向90°、270°矫正（默认关闭），表格方向90°、270°矫正（默认开启）

🙏 致谢

• MinerU
• PaddleOCR
• RapidOCR

Star History

⚖️ 开源许可

该项目采用 Apache 2.0 license 开源许可证。