可从表复杂文档中提取结构化数据的Python库agentic-doc，支持100+页PDF长文档

项目简介

LandingAI 的 Agentic 文档提取 API 能够从视觉复杂的文档（如表格、图片和图表）中提取结构化数据，并返回带有精确元素位置的层次化 JSON。

此 Python 库封装了该 API，提供以下功能：

长文档支持 – 单次调用处理 100+ 页的 PDF
自动重试/分页 – 处理并发、超时和速率限制
辅助工具 – 边界框片段、可视化调试器等

特性

📦 开箱即用安装:pip install agentic-doc – 无需其他依赖 → 参见安装^[1]
🗂️ 支持所有文件类型: 解析任意长度的 PDF、单张图片或 URL → 参见支持的文件^[2]
📚 长文档就绪: 自动拆分并并行处理 1000+ 页 PDF，然后合并结果 → 参见解析大型 PDF 文件^[3]
🧩 结构化输出: 返回层次化 JSON 及可直接渲染的 Markdown → 参见结果模式^[4]
👁️ 真实可视化: 可选的边界框片段和全页可视化 → 参见保存定位为图片^[5]
🏃 批量并行处理: 输入列表；库管理线程和速率限制 (BATCH_SIZE, MAX_WORKERS) → 参见批量解析多个文件^[6]
🔄 容错性强: 对 408/429/502/503/504 和速率限制触发的请求进行指数退避重试 → 参见自动处理 API 错误和速率限制^[7]
🛠️ 即用辅助函数:parse_documents, parse_and_save_documents, parse_and_save_document → 参见主要函数^[8]
⚙️ 通过环境变量/.env 配置: 调整并行性、日志风格、重试上限，无需修改代码 → 参见配置选项 ^[9]
🌐 原生 API 支持: 高级用户仍可直接调用 REST 端点 → 参见 API 文档^[10]

快速开始

安装

ounter(linepip install agentic-doc

要求

Python 版本 3.9、3.10、3.11 或 3.12
LandingAI Agentic AI API 密钥（获取密钥此处^[11]）

设置 API 密钥为环境变量

获取 LandingAI Agentic AI API 密钥后，将其设置为环境变量（或放入 .env 文件）：

ounter(lineexport VISION_AGENT_API_KEY=

支持的文件

该库可从以下文件中提取数据：

PDF（任意长度）
OpenCV-Python（即 cv2 库）支持的图片
指向 PDF 或图片文件的 URL

基本用法

从单个文档提取数据

运行以下脚本从单个文档提取数据，并以 Markdown 和结构化块的形式返回结果。

ounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(linefrom agentic_doc.parse import parse
# 解析本地文件result = parse("path/to/image.png")print(result.markdown)  # 获取提取的 Markdown 数据print(result.chunks)  # 获取提取的结构化内容块
# 解析 URL 中的文档result = parse("https://example.com/document.pdf")print(result.markdown)
# 传统方法（仍支持）from agentic_doc.parse import parse_documentsresults = parse_documents(["path/to/image.png"])parsed_doc = results[0]

从多个文档提取数据

运行以下脚本从多个文档提取数据。

ounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(linefrom agentic_doc.parse import parse
# 解析多个本地文件file_paths = ["path/to/your/document1.pdf", "path/to/another/document2.pdf"]results = parse(file_paths)for result in results:    print(result.markdown)
# 解析并将结果保存到目录result_paths = parse(file_paths, result_save_dir="path/to/save/results")# result_paths: ["path/to/save/results/document1_20250313_070305.json", ...]

使用连接器提取数据

该库支持多种连接器，方便从不同来源访问文档：

Google Drive 连接器

前提条件：首先按照 Google Drive API Python 快速入门^[12] 教程设置凭据。

Google Drive API 快速入门将指导您完成：

创建 Google Cloud 项目
启用 Google Drive API
设置 OAuth 2.0 凭据

完成快速入门教程后，可以按以下方式使用 Google Drive 连接器：

ounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(linefrom agentic_doc.parse import parsefrom agentic_doc.connectors import GoogleDriveConnectorConfig
# 使用 OAuth 凭据文件（来自快速入门教程）config = GoogleDriveConnectorConfig(    client_secret_file="path/to/credentials.json",    folder_id="your-google-drive-folder-id"  # 可选)
# 解析文件夹中的所有文档results = parse(config)
# 解析时过滤results = parse(config, connector_pattern="*.pdf")

Amazon S3 连接器

ounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(linefrom agentic_doc.parse import parsefrom agentic_doc.connectors import S3ConnectorConfig
config = S3ConnectorConfig(    bucket_name="your-bucket-name",    aws_access_key_id="your-access-key",  # 如果使用 IAM 角色则为可选    aws_secret_access_key="your-secret-key",  # 如果使用 IAM 角色则为可选    region_name="us-east-1")
# 解析存储桶中的所有文档results = parse(config)
# 解析特定前缀/文件夹中的文档results = parse(config, connector_path="documents/")

本地目录连接器

ounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(linefrom agentic_doc.parse import parsefrom agentic_doc.connectors import LocalConnectorConfig
config = LocalConnectorConfig()
# 解析目录中所有支持的文档results = parse(config, connector_path="/path/to/documents")
# 解析时过滤results = parse(config, connector_path="/path/to/documents", connector_pattern="*.pdf")
# 递归解析目录中所有支持的文档（包括子目录）config = LocalConnectorConfig(recursive=True)results = parse(config, connector_path="/path/to/documents")

URL 连接器

ounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(linefrom agentic_doc.parse import parsefrom agentic_doc.connectors import URLConnectorConfig
config = URLConnectorConfig(    headers={"Authorization": "Bearer your-token"},  # 可选    timeout=60  # 可选)
# 解析 URL 中的文档results = parse(config, connector_path="https://example.com/document.pdf")

为什么使用它？

简化设置: 无需管理 API 密钥或处理低级别 REST 调用。
自动处理大文件: 将大型 PDF 拆分为可管理的部分并并行处理。
内置错误处理: 对常见 HTTP 错误自动重试，采用指数退避和抖动策略。
并行处理: 高效地同时解析多个文档，可配置并行度。

主要特性

通过此库，您可以实现一些仅使用 Agentic 文档提取 API 难以完成的功能。本节介绍该库提供的一些关键特性。

解析大型 PDF 文件

单个 REST API 调用一次只能处理一定数量的页面（参见速率限制^[13]）。此库会自动将大型 PDF 拆分为多个调用，使用线程池并行处理这些调用，并将结果合并为单个结果。

我们已使用此库成功解析了 1000+ 页的 PDF。

批量解析多个文件

您可以通过此库一次性解析多个文件。库会并行处理这些文件。

注意: 可以通过设置 batch_size 来调整并行度。

将定位保存为图片

该库可以提取并保存文档中每个内容块的视觉区域（定位）。这对于可视化文档中被提取的部分以及调试提取问题非常有用。

每个定位代表原始文档中的一个边界框，库可以将这些区域保存为单独的 PNG 图片。图片按页码和块 ID 组织。

使用方法如下：

ounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(linefrom agentic_doc.parse import parse_documents
# 解析文档时保存定位results = parse_documents(    ["path/to/document.pdf"],    grounding_save_dir="path/to/save/groundings")
# 定位图片将保存到：# path/to/save/groundings/document_TIMESTAMP/page_X/CHUNK_TYPE_CHUNK_ID_Y.png# 其中 X 是页码，CHUNK_ID 是每个块的唯一 ID，# Y 是块中定位的索引
# 结果中每个块的定位将设置 image_pathfor chunk in results[0].chunks:    for grounding in chunk.grounding:        if grounding.image_path:            print(f"定位已保存至: {grounding.image_path}")

此功能适用于所有解析函数：parse_documents、parse_and_save_documents 和 parse_and_save_document。

可视化解析结果

该库提供了一个可视化工具，可以创建带注释的图片，显示从文档中提取的每个内容块的位置。这对于以下情况非常有用：

验证提取的准确性
调试提取问题

使用方法如下：




    
ounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(linefrom agentic_doc.parse import parsefrom agentic_doc.utils import viz_parsed_documentfrom agentic_doc.config import VisualizationConfig
# 解析文档results = parse("path/to/document.pdf")parsed_doc = results[0]
# 使用默认设置创建可视化# 输出图片为 PIL.Image.Image 类型images = viz_parsed_document(    "path/to/document.pdf",    parsed_doc,    output_dir="path/to/save/visualizations")
# 或自定义可视化外观viz_config = VisualizationConfig(    thickness=2,  # 更粗的边界框    text_bg_opacity=0.8,  # 更不透明的文本背景    font_scale=0.7,  # 更大的文本    # 为不同类型的块设置自定义颜色    color_map={        ChunkType.TITLE: (0, 0, 255),  # 标题为红色        ChunkType.TEXT: (255, 0, 0),  # 常规文本为蓝色        # ... 其他块类型 ...    })
images = viz_parsed_document(    "path/to/document.pdf",    parsed_doc,    output_dir="path/to/save/visualizations",    viz_config=viz_config)
# 可视化图片将保存为：# path/to/save/visualizations/document_viz_page_X.png# 其中 X 是页码

可视化显示：

每个提取块的边界框
块类型和索引标签
不同类型内容（标题、文本、表格等）的不同颜色
半透明文本背景以提高可读性

自动处理 API 错误和速率限制

REST API 端点对每个 API 密钥施加了速率限制。此库会自动处理速率限制错误或其他间歇性 HTTP 错误，并进行重试。

更多信息，请参见错误处理^[14] 和配置选项^[15]。

错误处理

此库实现了处理 API 失败的重试机制：

对以下 HTTP 状态码进行重试：408、429、502、503、504。
使用指数退避和抖动策略计算重试等待时间。
初始重试等待时间为 1 秒，之后按指数增长。
重试将在 max_retries 次尝试后停止。超过限制会引发异常并导致请求失败。
重试等待时间上限为 max_retry_wait_time 秒。
重试包含最多 10 秒的随机抖动，以分散请求并避免“惊群”问题。

解析错误

如果 REST API 请求在解析过程中遇到不可恢复的错误（无论是客户端还是服务器端），库会在最终结果的 errors^[16] 字段中包含受影响页面的错误信息。每个错误包含错误消息、错误代码和对应的页码。

配置选项

该库使用 `Settings` ^[17] 对象管理配置。您可以通过环境变量或 .env 文件自定义这些设置：

以下是自定义配置的示例 .env 文件：

ounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(line# 并行处理的文件数，默认为 4BATCH_SIZE=4# 用于并行处理每个文件部分的线程数，默认为 5。MAX_WORKERS=2# 失败间歇性请求的最大重试次数，默认为 100MAX_RETRIES=80# 每次重试的最大等待时间（秒），默认为 60MAX_RETRY_WAIT_TIME=30# 重试的日志风格，默认为 log_msgRETRY_LOGGING_STYLE=log_msg

最大并行度

并行请求的最大数量由 BATCH_SIZE × MAX_WORKERS 决定。

注意: 此库允许的最大并行度为 100。

具体来说，增加 MAX_WORKERS 可以加速处理单个大文件，而增加 BATCH_SIZE 可以提高处理多个文件时的吞吐量。

注意: 您的任务的最大处理吞吐量可能会受到 API 速率限制的限制。如果速率限制不够高，可能会遇到速率限制错误，库将通过重试自动处理这些错误。

MAX_WORKERS 和 BATCH_SIZE 的最佳值取决于您的 API 速率限制和每个 REST API 调用的延迟。例如，如果您的账户速率限制为每分钟 5 个请求，每个 REST API 调用大约需要 60 秒完成，并且您正在处理单个大文件，则 MAX_WORKERS 应设置为 5，BATCH_SIZE 设置为 1。

您可以在日志中找到 REST API 的延迟。如果想提高速率限制，请安排时间与我们会面^[18]。

设置 `RETRY_LOGGING_STYLE`

RETRY_LOGGING_STYLE 设置控制库如何记录重试尝试。

log_msg: 将重试尝试记录为日志消息。每次尝试作为单独的消息记录。这是默认设置。
inline_block: 在同一行打印黄色进度块（'█'）。每个块代表一次重试尝试。如果不想看到详细的重试日志消息但仍想跟踪重试次数，可以选择此选项。
none: 不记录重试尝试。

故障排除与常见问题

常见问题

API 密钥错误:
确保 API 密钥已正确设置为环境变量。
速率限制:
如果触发 API 速率限制，库会自动重试请求。如果频繁遇到速率限制错误，请调整 BATCH_SIZE 或 MAX_WORKERS。
解析失败:
如果文档解析失败，结果中将包含一个错误块，详细说明错误消息和页码。
URL 访问问题:如果无法从 URL 访问文档，请检查 URL 是否公开可访问并指向支持的文件类型（PDF 或图片）。

关于 `include_marginalia` 和 `include_metadata_in_markdown` 的说明

include_marginalia: 如果为 True，解析器将尝试从文档中提取并包含边注（页脚注释、页码等）。
include_metadata_in_markdown: 如果为 True，输出的 Markdown 将包含元数据。

这两个参数默认为 True。可以将其设置为 False 以从输出中排除这些元素。

示例：使用新参数

ounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(linefrom agentic_doc.parse import parse
results = parse(    "path/to/document.pdf",    include_marginalia=False,  # 从输出中排除边注    include_metadata_in_markdown=False  # 从 Markdown 中排除元数据)

项目地址

https://github.com/landing-ai/agentic-doc/blob/main/README.md

参考资料

[1]

安装: #安装

[2]

支持的文件: #支持的文件

[3]

解析大型 PDF 文件: #解析大型-pdf-文件

[4]

结果模式: #结果模式

[5]

保存定位为图片: #保存定位为图片

[6]

批量解析多个文件: #批量解析多个文件

[7]

自动处理 API 错误和速率限制: #自动处理-api-错误和速率限制

[8]

主要函数: #主要函数

[9]

配置选项: #配置选项

[10]

API 文档: https://support.landing.ai/docs/document-extraction

[11]

此处: https://va.landing.ai/account/api-key

[12]

Google Drive API Python 快速入门: https://developers.google.com/workspace/drive/api/quickstart/python

[13]

速率限制: https://docs.landing.ai/ade/ade-rate-limits#maximum-pages-per-document

[14]

错误处理: #错误处理

[15]