根據最新評測及開源社區實踐，以下為綜合性能與適用場景的推薦方案：
1. ?Marker?
- ?特點?：
- 轉換速度快，支持表格、公式（轉為 LaTeX）、圖片提取，適配復雜排版文檔?。
- 依賴 PyTorch，需 Python ≥3.8，適合生產環境?。
- ?安裝與使用?：
pip install marker-pdf marker_single /path/to/file.pdf - ?適用場景?：學術論文、技術文檔等含復雜元素的 PDF 轉換?。
- 地址：https://github.com/VikParuchuri/marker
2. ?PyMuPDF4LLM?
- ?特點?：
- 專為 LLM/RAG 設計，結構化解析能力強，支持文本和簡單表格提取?。
- 輕量級，無需復雜依賴?。
- ?安裝與使用?：
pip install pymupdf4llmimport pymupdf4llm md_text = pymupdf4llm.to_markdown("input.pdf") - ?適用場景?：需與 LLM 集成的結構化數據提取?。
3. ?微軟 MarkItDown?
- ?特點?：
- 支持 PDF、Office、圖片等多格式轉 Markdown，集成 OCR 和語音轉文本?。
- 安裝簡單，適合快速部署?。
- ?安裝與使用?：
pip install markitdownmarkitdown convert input.pdf --output output.md - ?適用場景?：多格式混合處理或需要 OCR 支持的場景?。
4. ?PyMuPDF + markdownify?
- ?特點?：
- 靈活性強，可提取 PDF 中的 HTML 內容后轉換為 Markdown?。
- 需手動處理復雜表格和公式，適合定制化需求?。
- ?代碼示例?：
import fitz # PyMuPDF from markdownify import markdownify doc = fitz.open("input.pdf") html_content = doc.get_text("html") markdown_text = markdownify(html_content) - ?適用場景?：需精細控制轉換流程的開發者?。
?綜合推薦?
| 場景需求 | 推薦工具 | 優勢 |
|---|---|---|
| ?復雜排版文檔? | Marker | 表格/公式支持完善，速度快? |
| ?結構化數據提取? | PyMuPDF4LLM | 輕量且適配 LLM |
| ?多格式混合處理? | MarkItDown | 集成 OCR 和語音功能? |
| ?自定義轉換流程? | PyMuPDF + markdownify | 靈活性強，可擴展性高? |
?注意事項?
- 若需高精度數學公式轉換，可嘗試 ?gptpdf?（需 API 調用成本）
- 簡單純文本提取可選用 ?pdfminer.six + markdownify?，但表格和公式支持較弱?。
- 定期檢查工具更新，部分庫（如 Marker）依賴深度學習模型，需維護環境依賴?。
