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2026年最佳文档解析API：按文档类型选择
TL;DR
- 最佳文档解析API取决于文档类型和所需输出，而不是单一的准确性评分。 RAG就绪报告、发票、表单和扫描的表格需要不同的评估集。
- LlamaParse 在这里是处理复杂文档、进入AI和RAG管道的最佳选择。 它当前的解析接口可以返回Markdown、文本、项目和与图像相关的工件，并支持可配置解析。
- Google Document AI 适合需要预训练和自定义处理器的Google Cloud团队。 处理器选择和版本控制对集成至关重要。
- Azure Document Intelligence 适合Microsoft环境和基于模型的字段提取。 它结合了当前V4 API接口下的阅读、布局、预构建和自定义文档模型。
- Amazon Textract 适合AWS原生OCR、表单、表格、查询、签名以及费用或身份工作流程。 它的区块图很强大，但需要在应用层进行重建。
- 非结构化Partition API 适合希望在不同文件类型之间获得标准化文档元素的团队。 它当前的文档也暴露了买方在实施前应验证的遗留到新API的过渡。
文档解析API应该产生的内容
文档解析API应该将文件转换为一种保留文本、布局、表格、字段和所需来源的表示，以满足下游任务。如果答案依赖于合并的表格单元格或标题与图表之间的关系，仅仅PDF到文本的结果是不够的。对于网页原生源文件，Nstdata Crawl可以在单独的文件解析器处理上传的PDF或办公文档之前收集渲染的页面。
当前的SERP混合了OCR服务、面向RAG的Markdown解析器、字段提取平台和开源库。这些产品不应基于一个供应商报告的准确性值进行比较。一个合理的选择使用相同的六个领域：
| 决策领域 | 测试内容 |
|---|
| 文档适配 | 原生PDF、扫描件、办公文件、图像、表格、表单或混合包 |
| 输出契约 | 文本、Markdown、布局图、键值字段、表格、坐标或模式输出 |
| 基础 | 页面、边界框、元素ID和源顺序可追溯性 |
| 工作流程 | 同步、异步、批处理、Webhook、存储和重试行为 |
| 自定义 | 提示、处理器版本、自定义模型、模式或解析控件 |
| 部署边界 | 托管云、区域选项、私有云或自托管要求 |
一个RAG管道通常优先考虑阅读顺序、标题、表格和稳定的页面引用。应付账款工作流程优先考虑标准化字段、置信度、异常路由和对商业规则的验证。
一览比较
| API | 最佳用途 | 主要输出模型 | 自定义 | 工作流程形状 | 主要权衡 | 计费模型 |
|---|
| LlamaParse | 针对RAG和代理的复杂文件 | Markdown、文本、项目、图像、布局相关输出 | 解析和输出选项 |
| Google Document AI | 基于处理器的提取，针对Google Cloud | 文档模式，包含文本、实体、页面和布局 | 预训练、自定义和版本化处理器 | 在线和批处理模式 | 处理器和区域选择增加操作配置 | 基于使用 |
| Azure Document Intelligence | Microsoft堆栈文档模型 | 内容、页面、表格、键值对和模型字段 | 预构建和自定义模型 | 分析操作和结果轮询 | API/模型版本更改需要谨慎固定 | 基于使用 |
| Amazon Textract | AWS原生表单、表格和OCR | 区块图，带有关系和几何 | 特性类型、适配器和查询 | 适用于支持输入的同步；对于更大工作流的异步 | 区块重建是应用工作 | 基于使用 |
| 非结构化Partition API | 来自混合文件的标准化元素 | 带有元数据的类型元素 | 分区策略和选项 | API请求和工作流程集成 | 当前和遗留接口必须加以区分 | 基于使用或订阅 |
如何选择这些API
这五个条目涵盖了不同的生产需求，而不是同一个OCR端点的五个版本。每个供应商在2026年9月2日根据当前第一方文档进行了检查。没有公布数字价格，因为费率和层级边界会变化；在测量重新处理和人工审查工作后比较每个接受的文档的成本。
使用包含最差文件的测试语料库，而不是随机平均。包括旋转扫描、多列报告、跨页表格、相关的手写文本、脚注、图表、密码保护的失败和格式不正确的文档。在发送任何内容给提供商之前，标记必填字段和源范围。
1. LlamaParse：最适合用于RAG的复杂文档
在此列表中，当输出用于检索、代理推理或以Markdown为导向的工作流时，LlamaParse是最佳选择。当前的 LlamaParse入门指南 记录了Python、TypeScript、Go、Java、CLI、REST和网页路径。解析作业可以请求扩展，如文本、Markdown、项目和图像内容元数据，并提供输入、输出和处理选项。
实际的优势在于表示控制。团队可以保留页面级的Markdown、表格、空间项目和图像，而不是仅仅满足于一条纯文本流。SDK可以等待解析结果，而异步客户端支持不应阻塞应用程序工作者的作业。
限制在于产品表面移动。文档将当前的Parse API与已弃用的v1区域区分开，因此新的集成应遵循当前路线并固定测试行为。LlamaParse是年度报告、研究论文、幻灯片和复杂PDF的不错候选者；应单独测试事务表单，而不是假设相同配置能够成功。
2. Google Document AI：最适合基于处理器的Google Cloud工作流
Google Document AI最适合已经在Google Cloud上运作的团队，并需要特定处理器的文档理解。Google Document AI概述 描述了围绕版本处理器的OCR、表单、布局、预训练和自定义处理概念。
它的优势在于可集成云存储和其他Google服务的托管处理器生命周期。文档响应可以保留页面、文本锚点、布局和检测到的实体，给应用程序提供可追溯的源位置。
权衡在于配置深度。处理器类型、版本、区域、在线与批处理行为以及配额必须与应用程序匹配。Google Document AI更适合准备管理云项目权限和处理器部署的团队，而不适合寻求提供商中立Markdown端点的开发人员。
3. Azure Document Intelligence：最适合微软数据生态系统
它的模型选择涵盖了一般结构以及特定领域的字段。当企业有重复的文档类型，其字段可以被定义和评估时，自定义提取和分类非常有用。
主要风险是版本漂移。旧的表单识别器教程中的代码示例、模型标识符、SDK和输出字段可能与当前表面不匹配。固定API版本，将代表性响应保存为合同固定件，并在更改生产之前针对表格、选择标记和页面坐标测试升级。
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使用 Nstdata Crawl 在解析、分块和索引之前收集呈现的页面作为结构化源工件。
尝试 Nstdata Crawl
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https://example.com/article
抓取
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4. Amazon Textract：最适合 AWS 原生表单和表格
Amazon Textract 最适合提取文本、表单、表格、签名、查询、费用或身份文件字段的 AWS 团队。Amazon Textract 开发者指南 描述了 OCR 和文档分析操作；该 API 将结果表示为具有关系和几何形状的块。
该块图可以保留键、值、单元格、行和单词之间的关系。这还意味着应用程序必须遍历 ID 和关系以重建可用的表或字段映射。成功的 API 响应并不等同于有效的发票记录。
当 AWS 权限、对象存储、队列和监控已成为平台的一部分时，请使用 Textract。构建对缺失页面、不可读输入、低置信度字段和异步终端状态的验证。希望获取干净 Markdown 的 RAG 团队可能需要额外的转换层。
5. 非结构化分区 API：最适合规范化文档元素
非结构化分区 API 在数据管道希望在多种输入文件中获取类型化元素（如标题、叙述文本、列表项和表格）时最为合适。非结构化分区 API 概述 文档列出了分区策略和规范化元素响应。
元素抽象使得下游分块和元数据处理比从原始 OCR 文本开始要容易。它可以适应混合知识库，其中许多文件类型应进入一个规范化阶段。
当前页面在重定向后明确位于遗留API路径下。这并不使能力不可用，但这是一个购买和实施信号：在编写新客户端之前，确认推荐的当前端点、迁移路径、支持的策略和部署选项。避免在没有任何检查的情况下将遗留URL嵌入长期存在的代码中。
按文档类型选择
首先选择LlamaParse用于复杂报告和面向RAG的Markdown。当云原生处理器管理、自定义模型和企业身份集成重要时，选择Google Document AI或Azure Document Intelligence。当涉及到AWS原生表单和表格提取时，选择Amazon Textract。当跨不同文件的标准化元素是核心合同时，选择Unstructured。
对于混合语料库，路由文档而不是声明一个通用解析器。一个简单的分类器可以分隔原生数字报告、图像扫描、发票、电子表格和网页。每条路由可以使用不同的接受规则，同时生成一个内部架构。
在比较价格之前建立接受测试
- 文本保真度： 所需的词语和字符以正确的阅读顺序出现。
- 结构保真度： 标题、列表、表格和章节关系得以保留。
- 基础： 每个提取的字段映射到一个页面或边界区域。
- 架构有效性： 类型、所需字段和基数通过验证。
- 语义有效性： 总额对账、日期解析、标识符遵循域规则，跨字段关系保持。
- 操作质量： 超时、重试、重复作业、终端故障和可观察性表现出可预测性。
按接受的文档测量成本，而不是按提交的页面测量成本。一个廉价的解析，发送许多文件进行人工审核，可能比一个成本较高但结构可靠的解析器更贵。保持一个经过人工审核的保留集，并在模型、处理器或API更改后重新运行它。
分开准备Web原生文档
文档API通常为上传的文件而设计，而许多知识源则始于网站。Nstdata Crawl可以在文件进入解析和索引工作流之前，收集授权页面或带有JavaScript呈现和可选择输出的边界站点。
不要仅仅为了让一个解析器接受而将所有内容转换为PDF。对于网页，Markdown或清理过的HTML可以更直接地保留标题和链接。网页索引指南解释了规范URL、内容哈希和新鲜度元数据应该在摄取过程中得以保留，而网页获取比较展示了为什么获取和文档转换应该单独评估。
最终裁决：按文档路由，然后测量接受
LlamaParse在这里是处理复杂AI和RAG输入的最强通用选择，但Google、Azure、AWS和Unstructured各自适合不同的操作边界。正确的决策来源于最坏情况下的文档集、所需输出合同、基础需求、云环境和异常处理负担。
下一步是建立一个标记的代表性失败语料库，并在同一个验证器中运行两个最终候选者。如果资源是动态网站而不是上传的文档，则在将结果发送到解析和索引之前，评估Nstdata Crawl作为获取层。
在解析之前收集更干净的网络文档
使用Nstdata Crawl将授权的网页转换为保留URL和边界发现的结构化源文档，然后通过为每种格式设计的解析器路由文件和页面输出。
常见问题解答
LlamaParse是RAG的强有力候选，因为它专注于复杂文档表示和面向Markdown的输出，但应该针对语料库的表格、布局和扫描进行测试。
问：文档解析与OCR是一样的吗？
不。OCR识别图像中的文本，而文档解析还重建阅读顺序、布局、表格、字段、关系和应用程序所需的元数据。
测量文本、结构、基础、模式有效性、语义业务规则和操作失败处理。单个字符准确率得分无法代表所有这些要求。
通常不应该。将扫描件、发票、报告、电子表格和网页路由到专业处理路径通常会产生更清晰的故障处理和更低的审核成本。
不可以。爬虫获取和渲染网页内容；文档解析器解释文件结构、OCR、表格和字段。它们是相邻阶段，可以共享下游模式。
Lena Zhou
Sep. 3rd 2026
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