opendataloader-project / opendataloader-pdf

问题：开发者需要将PDF文档转换为结构化文本用于RAG系统，但传统解析器会丢失表格、公式等复杂结构，且难以精确定位原文位置进行引用。

方案：使用该解析器将PDF转换为带边界框坐标的JSON或结构化Markdown，保留表格、公式等语义信息，便于后续分块和精确溯源。

示例：构建企业知识库时，将产品手册、技术白皮书等PDF解析为带坐标的JSON，确保RAG回答能准确引用原文的特定段落或表格。

问题：开发者需要处理扫描版PDF或图像质量较差的文档，传统OCR工具识别率低且无法理解文档结构（如多栏排版）。

方案：启用项目的混合模式（内置80+语言OCR），结合布局分析引擎，能准确识别扫描文档的文字、表格，并还原正确的阅读顺序。

示例：数字化档案馆的历史扫描文档（如旧报纸、报告），提取结构化文本和表格数据，用于后续检索或分析。

问题：企业需批量生成符合无障碍法规（如PDF/UA）的PDF文档，但手动标记成本高昂（每份50-200美元），且缺乏开源解决方案。

方案：使用项目的自动标记功能（2026年Q2开源），将未标记PDF转换为带标签PDF（Tagged PDF），为生成合规PDF/UA文档奠定基础。

示例：政府机构或教育平台需要将大量公开报告、教学材料转换为无障碍PDF，以满足法规要求并服务视障用户。

问题：解析学术PDF时，其中的多栏布局、复杂表格、数学公式和图表描述难以被传统解析器准确提取。

方案：利用混合模式（AI辅助）处理复杂页面，能准确提取多栏文本、无边框表格、LaTeX公式，并为图表生成AI描述。

示例：构建学术搜索引擎或文献分析工具时，批量解析arXiv论文，提取完整的文本、公式和表格数据用于索引或元分析。