Библиотека на Rust и CLI для определения, содержит ли PDF текст или сканы, и преобразования текстовых PDF в чистый Markdown без OCR.
run-llama/liteparse
Быстрый локальный парсер PDF и документов на Rust: извлекает текст с координатами блоков, поддерживает Tesseract или HTTP OCR и выдаёт Markdown, JSON или обычный текст.
Open source альтернатива:Adobe Acrobat
- Звёзды
- 12,884
- Форки
- 886
- Открытые issues
- 44
- Последний коммит
- 7 дней назад
Что это?
LiteParse — автономный open-source парсер PDF, ориентированный на быстрое и лёгкое извлечение текста с учётом его расположения. Он использует PDFium для извлечения текста с координатами блоков и полностью работает на локальной машине — без функций LLM и обращений к облачным сервисам. Файлы Office и изображения сначала конвертируются в PDF через LibreOffice или встроенный конвейер обработки изображений на Rust, а затем разбираются.
Результат можно получить в Markdown с восстановленными заголовками, таблицами, списками и ссылками, в структурированном JSON с текстом и блоками разметки или в обычном тексте с сохранением расположения элементов. Для страниц, которым нужен OCR, можно использовать встроенный движок Tesseract или любой HTTP-сервер, соответствующий опубликованной спецификации OCR API, например обёртки над EasyOCR или PaddleOCR. Команда проверки сложности показывает, для каких страниц потребуется OCR, ещё до полного разбора документа.
Ядро проекта — рабочая область Rust с биндингами для Node.js, Python и WASM в браузере, а также CLI `lit`. Поддерживаются Linux, macOS и Windows.
Ключевые возможности
- 01Извлечение текста с учётом расположения и координат блоков с помощью PDFium
- 02Встроенный OCR на базе Tesseract или любой HTTP-сервер OCR, соответствующий опубликованному API
- 03Вывод в Markdown, JSON и обычный текст, включая таблицы и блоки разметки
- 04Проверка сложности, чтобы направлять документы на обработку или отклонять их до полного разбора
- 05Снимки страниц для LLM-агентов и пакетный разбор каталогов
- 06Биндинги для Rust, Node.js, Python и браузерного WASM
Сценарии использования
- Подготовка PDF и документов Office в виде чистого Markdown для RAG-конвейеров
- Пакетная конвертация каталога с отчётами в JSON с данными о расположении элементов
- Проверка очереди документов, чтобы определить, каким файлам нужен OCR перед разбором
- Запуск разбора документов в браузере или в локально изолированной среде
Быстрый старт
- 1
Установите CLI через npm
npm i -g @llamaindex/liteparse - 2
Разберите документ и преобразуйте его в Markdown
lit parse document.pdf --format markdown -o output.md
Что важно знать
- Для встроенного OCR и расширенного анализа отсканированных или сложных документов требуется дополнительная настройка либо платный облачный сервис LlamaParse.
- Результаты тестов для диаграмм, математических формул и рукописного текста скромные — с ними инструмент справляется плохо.
Темы
Частые вопросы
- Что такое liteparse?
- Быстрый локальный парсер PDF и документов на Rust: извлекает текст с координатами блоков, поддерживает Tesseract или HTTP OCR и выдаёт Markdown, JSON или обычный текст. LiteParse — автономный open-source парсер PDF, ориентированный на быстрое и лёгкое извлечение текста с учётом его расположения. Он использует PDFium для извлечения текста с координатами блоков и полностью работает на локальной машине — без функций LLM и обращений к облачным сервисам. Файлы Office и изображения сначала конвертируются в PDF через LibreOffice или встроенный конвейер обработки изображений на Rust, а затем разбираются.
- liteparse можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- liteparse распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- liteparse всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в liteparse — 12 окт. 2026 г..
- Для чего можно использовать liteparse?
- Подготовка PDF и документов Office в виде чистого Markdown для RAG-конвейеров Пакетная конвертация каталога с отчётами в JSON с данными о расположении элементов Проверка очереди документов, чтобы определить, каким файлам нужен OCR перед разбором Запуск разбора документов в браузере или в локально изолированной среде
- Как установить liteparse?
- Установите CLI через npm: npm i -g @llamaindex/liteparse Разберите документ и преобразуйте его в Markdown: lit parse document.pdf --format markdown -o output.md
- Где скачать liteparse?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/run-llama/liteparse
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Библиотека на Rust и CLI для преобразования файлов Word, PowerPoint, Excel, OpenDocument, RTF, EPUB, CSV и PDF в чистый GitHub-Flavored Markdown.
Парсер документов с открытым исходным кодом: преобразует PDF, файлы Office, HTML и другие форматы в структурированные данные для генеративных AI-пайплайнов.
Микросервис в Docker и интерфейс Gradio для сегментации страниц PDF на заголовки, текст, таблицы, изображения и другие элементы, распознавания текста и преобразования в Markdown/HTML.
Офисный пакет для компьютера с локальным хранением файлов: документы, таблицы, презентации, PDF, Git и Markdown на Rust и GPUI.
Долгосрочная память для AI-агентов разработки: сохраняет контекст проекта и передаёт задачи между Claude Code, Codex, Cursor и другими CLI агентов.