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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. 1

    安装 Docker 和 Docker Compose(GPU 可选安装 NVIDIA Container Toolkit)

  2. 2

    克隆代码仓库

    git clone https://github.com/lumina-ai-inc/chunkr && cd chunkr
  3. 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. 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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