PDF-Craft让你文档处理效率提升300%

在日常工作中，我们经常需要处理PDF文档，特别是扫描版的书籍或文献。今天有发现一个强大的开源工具 PDF-Craft，它能够智能地将PDF文件转换为Markdown或EPUB格式，并且具有智能识别章节、注释和引用的能力。

工具特性

1. 支持逐页读取PDF文件
2. 使用DocLayout-YOLO结合自定义算法提取文本
3. 智能过滤页眉、页脚、脚注和页码
4. 支持跨页文本连接处理
5. 使用OnnxOCR进行文本识别
6. 支持本地GPU加速
7. 可选择性集成LLM服务进行更高级的处理

环境要求

• Python 3.10或以上版本（推荐3.10.16）
• 可选：CUDA环境（用于GPU加速）

实践步骤

1. 基础安装

pip install pdf-craft

2. PDF转Markdown实践

这是最基础的功能，不需要调用远程LLM服务，完全依靠本地计算能力即可完成。第一次调用时会联网下载所需的模型。遇到文档中的插图、表格、公式，会直接截图插入到 MarkDown 文件中。

frompdf_craftimportPDFPageExtractor, MarkDownWriter

# 初始化提取器
extractor = PDFPageExtractor(
  device="cpu", # 使用GPU时改为 "cuda:0"
  model_dir_path="/path/to/model/dir/path"# AI模型存放目录
)

# 开始转换
withMarkDownWriter(markdown_path,"images","utf-8")asmd:
 forblockinextractor.extract(pdf="/path/to/pdf/file"):
    md.write(block)

3. PDF转EPUB高级实践

这个功能更为强大，需要配合LLM服务使用。

步骤1：配置PDF提取器

frompdf_craftimportPDFPageExtractor

extractor = PDFPageExtractor(
  device="cpu", # 使用GPU时改为 "cuda:0"
  model_dir_path="/path/to/model/dir/path"
)

步骤2：配置LLM服务

frompdf_craftimportLLM

llm = LLM(
  key="sk-XXXXX",     # LLM供应商提供的密钥
  url="https://api.deepseek.com", # LLM API地址
  model="deepseek-chat",  # 模型名称
  token_encoding="o200k_base"
)

步骤3：执行PDF分析

frompdf_craftimportanalyse

analyse(
  llm=llm,
  pdf_page_extractor=pdf_page_extractor,
  pdf_path="/path/to/pdf/file",
  analysing_dir_path="/path/to/analysing/dir",
  output_dir_path="/path/to/output/files"
)

步骤4：生成EPUB文件

frompdf_craftimportgenerate_epub_file

generate_epub_file(
  from_dir_path=output_dir_path,
  epub_file_path="/path/to/output/epub"
)

运维注意事项

1. 模型存储管理

• 首次运行时会自动下载所需模型
• 建议预先下载模型并指定固定的模型目录
• 注意模型文件的磁盘空间占用

• 中断恢复机制
• 利用analysing_dir_path目录实现断点续传
• 新任务前记得清空或删除旧的分析目录
• 建议实现定期备份机制
• 性能优化建议
• 在有GPU的环境下优先使用CUDA加速
• 合理规划批处理任务，避免资源过度占用
• 监控CPU/GPU使用率，适时调整并发数

PDF-Craft是一个功能强大的PDF处理工具，特别适合处理扫描版书籍的转换工作。通过合理配置和使用，可以极大提高文档处理效率。建议在实际部署时，根据具体需求和硬件条件选择合适的功能模块。