开源文档解析工具,将 PDF、Office 文档和图片转换为 Markdown 或 JSON,供大模型和智能体使用。
lumina-ai-inc/chunkr
可自托管的文档智能 API,将 PDF、Office 文件和图片转换为适合 LLM 使用的分块数据。
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- 2个月前
这是什么?
Chunkr 是一个文档处理服务,可以接收 PDF、PPT、Word 和图片等文件,并将其切分为结构化的分块,便于检索增强生成(RAG)和其他 LLM 流程使用。它结合了版面分析、带边界框的 OCR 和视觉语言模型处理,输出结构化的 HTML 与 Markdown。
开源版本(AGPL-3.0)可以通过 Docker Compose 在本地运行,支持 GPU 和 CPU 两种部署方式,提供端口 5173 的 Web 界面和端口 8000 的 API。它使用社区及开源模型。LLM 可通过 models.yaml 或环境变量配置,兼容任意 OpenAI 格式的接口,包括 OpenAI、OpenRouter、Google AI Studio,以及自部署的 vLLM 或 Ollama。
项目采用 AGPL-3.0 与商业许可双授权。维护方另提供托管的 Cloud API,使用专有模型运行,官方称其精度高于开源版本。
核心功能
- 01在分块前进行版面分析,识别文档结构。
- 02提供带边界框的 OCR,标注每段文字在页面中的位置。
- 03输出结构化的 HTML 和 Markdown。
- 04支持 PDF、PPT、Word 文档和图片。
- 05兼容任意 OpenAI 格式的 LLM 接口,包括自部署的 vLLM 和 Ollama。
- 06可通过 Docker Compose 在 GPU 或 CPU 模式下本地运行。
适用场景
- 将 PDF 和 Office 文档切分为分块,用于 RAG 管道。
- 从扫描件中提取文字和版面信息,并获取边界框坐标。
- 在本地或自有基础设施上处理文档,确保数据不外传。
快速上手
- 1
安装 Docker 和 Docker Compose(GPU 可选安装 NVIDIA Container Toolkit)
- 2
克隆代码仓库
git clone https://github.com/lumina-ai-inc/chunkr && cd chunkr - 3
复制示例环境变量和模型配置文件
cp .env.example .env && cp models.example.yaml models.yaml - 4
启动服务(GPU 部署)
docker compose up -d
使用前须知
- 开源版本使用社区模型,准确率低于专有的 Cloud API。
- LLM 相关功能需要配置 LLM 端点或 API 密钥。
- 采用 AGPL-3.0 许可证,具有 copyleft 义务,除非购买商业许可证。
- 开源版本不支持 Excel。
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常见问题
- chunkr 是什么?
- 可自托管的文档智能 API,将 PDF、Office 文件和图片转换为适合 LLM 使用的分块数据。 Chunkr 是一个文档处理服务,可以接收 PDF、PPT、Word 和图片等文件,并将其切分为结构化的分块,便于检索增强生成(RAG)和其他 LLM 流程使用。它结合了版面分析、带边界框的 OCR 和视觉语言模型处理,输出结构化的 HTML 与 Markdown。
- chunkr 可以免费使用吗?用的什么许可证?
- chunkr 以 AGPL-3.0 许可证开源。用于商业产品前,请先确认许可证条款。
- chunkr 还在维护吗?
- 半年内有更新。chunkr 最近一次提交是在 2026年9月9日。
- chunkr 适合用来做什么?
- 将 PDF 和 Office 文档切分为分块,用于 RAG 管道。 从扫描件中提取文字和版面信息,并获取边界框坐标。 在本地或自有基础设施上处理文档,确保数据不外传。
- chunkr 怎么安装和运行?
- 安装 Docker 和 Docker Compose(GPU 可选安装 NVIDIA Container Toolkit) 克隆代码仓库: git clone https://github.com/lumina-ai-inc/chunkr && cd chunkr 复制示例环境变量和模型配置文件: cp .env.example .env && cp models.example.yaml models.yaml 启动服务(GPU 部署): docker compose up -d
- 在哪里获取 chunkr?
- 源代码和安装说明在 GitHub 上:https://github.com/lumina-ai-inc/chunkr
概要由 AI 根据项目 README 生成;GitHub 数据每日更新。
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