[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"tool-yigitkonur--api-llm-ocr":3,"similar-yigitkonur--api-llm-ocr":60},{"id":4,"github_repo":5,"name":6,"description_en":7,"description_zh":8,"ai_summary_zh":8,"readme_en":9,"readme_zh":10,"quickstart_zh":11,"use_case_zh":12,"hero_image_url":13,"owner_login":14,"owner_name":15,"owner_avatar_url":16,"owner_bio":17,"owner_company":18,"owner_location":19,"owner_email":18,"owner_twitter":14,"owner_website":20,"owner_url":21,"languages":22,"stars":27,"forks":28,"last_commit_at":29,"license":30,"difficulty_score":31,"env_os":32,"env_gpu":33,"env_ram":32,"env_deps":34,"category_tags":42,"github_topics":46,"view_count":31,"oss_zip_url":18,"oss_zip_packed_at":18,"status":55,"created_at":56,"updated_at":57,"faqs":58,"releases":59},8719,"yigitkonur\u002Fapi-llm-ocr","api-llm-ocr","PDF to markdown using vision LLMs — tables, layouts, and structure preserved","api-llm-ocr 是一款利用视觉大语言模型（Vision LLM）将 PDF 文档智能转换为结构化 Markdown 的开源工具。与传统 OCR 仅识别字符形状不同，它能像人类一样“阅读”文档，深入理解上下文语境，从而精准还原复杂的表格、标题层级及混合排版布局，甚至能为非文本元素生成图像描述。\n\n该工具主要解决了传统转换方案中常见的格式错乱、表格丢失及结构混乱等痛点，特别适用于处理包含多方向文本或杂乱排版的复杂文档（如科研报告、技术手册）。通过并行处理和智能分批机制，api-llm-ocr 能在数秒内完成数十页文档的高质转换，并具备自动重试与速率限制处理能力，确保服务稳定运行。\n\n它非常适合开发者、数据研究人员及需要高效整理文档内容的专业人士使用。用户只需通过简单的 API 请求上传文件或提供链接，即可快速获取干净的 Markdown 内容。技术上，api-llm-ocr 基于 FastAPI 构建，支持灵活配置并发数与批处理大小，以平衡处理速度与识别精度，同时兼容任何 OpenAI 标准的视觉 API，让用户可根据成本需求自由选择模型。","LLM-powered PDF to markdown. uses vision models to actually read your documents — tables, headers, mixed layouts — and outputs clean, structured markdown. not traditional OCR.\n\n```bash\ncurl -X POST \"http:\u002F\u002Flocalhost:8000\u002Focr\" -F \"file=@document.pdf\"\n```\n\n[![python](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fpython-3.8+-93450a.svg?style=flat-square)](https:\u002F\u002Fwww.python.org\u002F)\n[![FastAPI](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FFastAPI-0.100+-93450a.svg?style=flat-square)](https:\u002F\u002Ffastapi.tiangolo.com\u002F)\n[![license](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Flicense-AGPL_v3-grey.svg?style=flat-square)](https:\u002F\u002Fwww.gnu.org\u002Flicenses\u002Fagpl-3.0)\n\n---\n\n## demo\n\nhttps:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fuser-attachments\u002Fassets\u002F6b39f3ea-248e-4c29-ac2e-b57de64d5d65\n\nNASA Apollo 17 flight docs — mixed orientations, messy layouts — converted to structured markdown.\n\n---\n\n## what it does\n\n- **vision model OCR** — understands context, not just character shapes\n- **parallel processing** — 50-page PDF in seconds, not minutes\n- **table preservation** — detected and formatted as proper markdown tables\n- **smart batching** — configurable pages-per-request for speed vs accuracy tradeoff\n- **retry with backoff** — handles rate limits and timeouts without crashing\n- **flexible input** — file upload or URL, your choice\n- **image descriptions** — non-text elements get `[Image: description]` annotations\n\n## cost\n\nusing OpenAI as an example (~1,500 tokens\u002Fpage average):\n\n| model | cost per 1,000 pages |\n|:---|:---|\n| GPT-4o | ~$15 |\n| GPT-4o mini | ~$8 |\n| batch API | ~$4 |\n\nworks with any OpenAI-compatible vision API. swap the endpoint and model in config.\n\n## install\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fyigitkonur\u002Fapi-llm-ocr.git\ncd api-llm-ocr\n\npython3 -m venv venv\nsource venv\u002Fbin\u002Factivate\npip install -r requirements.txt\n```\n\n### configure\n\ncreate a `.env` file:\n\n```env\n# required\nOPENAI_API_KEY=your_api_key\nAZURE_OPENAI_ENDPOINT=https:\u002F\u002Fyour-resource.openai.azure.com\u002F\nOPENAI_DEPLOYMENT_ID=your_vision_model_deployment\n\n# optional\nOPENAI_API_VERSION=gpt-4o\nBATCH_SIZE=1\nMAX_CONCURRENT_OCR_REQUESTS=5\nMAX_CONCURRENT_PDF_CONVERSION=4\n```\n\n### run\n\n```bash\n# pick one\nuvicorn main:app --reload\nuvicorn swift_ocr.app:app --reload\npython -m swift_ocr\npython -m swift_ocr --host 0.0.0.0 --port 8080 --workers 4\n```\n\nAPI lives at `http:\u002F\u002F127.0.0.1:8000`. auto-generated docs at `\u002Fdocs`.\n\n## usage\n\n### upload a file\n\n```bash\ncurl -X POST \"http:\u002F\u002F127.0.0.1:8000\u002Focr\" \\\n  -F \"file=@\u002Fpath\u002Fto\u002Fdocument.pdf\"\n```\n\n### process from URL\n\n```bash\ncurl -X POST \"http:\u002F\u002F127.0.0.1:8000\u002Focr\" \\\n  -H \"Content-Type: application\u002Fjson\" \\\n  -d '{\"url\": \"https:\u002F\u002Fexample.com\u002Fdocument.pdf\"}'\n```\n\n### response\n\n```json\n{\n  \"text\": \"# document title\\n\\n## section 1\\n\\nextracted text...\",\n  \"status\": \"success\",\n  \"pages_processed\": 5,\n  \"processing_time_ms\": 1234\n}\n```\n\n### health check\n\n```bash\ncurl http:\u002F\u002F127.0.0.1:8000\u002Fhealth\n```\n\n### error codes\n\n| code | meaning |\n|:---|:---|\n| `200` | success |\n| `400` | bad request (no file\u002FURL, or both provided) |\n| `422` | validation error |\n| `429` | rate limited — retry with backoff |\n| `500` | processing error |\n| `504` | timeout downloading PDF |\n\n## configuration\n\n| variable | default | description |\n|:---|:---|:---|\n| `OPENAI_API_KEY` | — | API key |\n| `AZURE_OPENAI_ENDPOINT` | — | endpoint URL |\n| `OPENAI_DEPLOYMENT_ID` | — | vision model deployment ID |\n| `OPENAI_API_VERSION` | `gpt-4o` | API version |\n| `BATCH_SIZE` | `1` | pages per OCR request (1-10). higher = faster, less accurate |\n| `MAX_CONCURRENT_OCR_REQUESTS` | `5` | parallel OCR calls |\n| `MAX_CONCURRENT_PDF_CONVERSION` | `4` | parallel page renders. match your CPU cores |\n\n### tuning\n\n- **high accuracy:** `BATCH_SIZE=1`\n- **balanced:** `BATCH_SIZE=5`, `MAX_CONCURRENT_OCR_REQUESTS=10`\n- **max throughput:** `BATCH_SIZE=10`, `MAX_CONCURRENT_OCR_REQUESTS=20` (watch rate limits)\n\n## project structure\n\n```\nswift_ocr\u002F\n  __init__.py           — package init\n  __main__.py           — CLI entry point\n  app.py                — FastAPI app factory\n  config\u002F\n    settings.py         — pydantic settings (type-safe config)\n  core\u002F\n    exceptions.py       — custom exception hierarchy\n    logging.py          — structured logging\n    retry.py            — exponential backoff\n  schemas\u002F\n    ocr.py              — pydantic request\u002Fresponse models\n  services\u002F\n    ocr.py              — vision model OCR service\n    pdf.py              — PDF conversion service\n  api\u002F\n    deps.py             — dependency injection\n    exceptions.py       — FastAPI exception handlers\n    router.py           — route aggregation\n    routes\u002F\n      health.py         — health check endpoints\n      ocr.py            — OCR endpoints\n```\n\n## troubleshooting\n\n| problem | fix |\n|:---|:---|\n| missing env vars | check `.env` has `OPENAI_API_KEY`, `AZURE_OPENAI_ENDPOINT`, `OPENAI_DEPLOYMENT_ID` |\n| 429 rate limits | reduce `MAX_CONCURRENT_OCR_REQUESTS` or `BATCH_SIZE` |\n| timeout errors | large PDFs take time — backoff is built in |\n| garbled output | make sure your PDF isn't password-protected or corrupted |\n| tables misformatted | try `BATCH_SIZE=1` for complex tables |\n| failed to init client | verify endpoint format: `https:\u002F\u002Fyour-resource.openai.azure.com\u002F` |\n\n## license\n\nAGPL v3 — required by PyMuPDF dependency.\n\nif you want MIT, swap PyMuPDF for `pdf2image` + Poppler. the rest of the code is yours.\n","由大语言模型驱动的 PDF 转 Markdown 工具。它使用视觉模型真正“阅读”您的文档——包括表格、标题和混合布局——并输出干净、结构化的 Markdown，而非传统的 OCR 技术。\n\n```bash\ncurl -X POST \"http:\u002F\u002Flocalhost:8000\u002Focr\" -F \"file=@document.pdf\"\n```\n\n[![python](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fpython-3.8+-93450a.svg?style=flat-square)](https:\u002F\u002Fwww.python.org\u002F)\n[![FastAPI](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FFastAPI-0.100+-93450a.svg?style=flat-square)](https:\u002F\u002Ffastapi.tiangolo.com\u002F)\n[![license](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Flicense-AGPL_v3-grey.svg?style=flat-square)](https:\u002F\u002Fwww.gnu.org\u002Flicenses\u002Fagpl-3.0)\n\n---\n\n## 演示\n\nhttps:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fuser-attachments\u002Fassets\u002F6b39f3ea-248e-4c29-ac2e-b57de64d5d65\n\nNASA 阿波罗 17 号飞行文档——包含多种方向和杂乱布局——被转换为结构化的 Markdown。\n\n---\n\n## 功能特点\n\n- **视觉模型 OCR** — 理解上下文，而不仅仅是字符形状\n- **并行处理** — 50 页的 PDF 只需几秒即可完成，而非几分钟\n- **表格保留** — 自动检测并格式化为标准的 Markdown 表格\n- **智能批处理** — 可配置每请求处理的页数，以在速度与准确度之间取得平衡\n- **带退避重试** — 有效应对速率限制和超时，不会导致程序崩溃\n- **灵活输入** — 支持文件上传或 URL 输入，任您选择\n- **图像描述** — 非文本元素会添加 `[Image: description]` 注释\n\n## 成本\n\n以 OpenAI 为例（平均每页约 1,500 个 token）：\n\n| 模型         | 每 1,000 页成本 |\n|--------------|----------------|\n| GPT-4o       | ~$15          |\n| GPT-4o mini  | ~$8           |\n| 批量 API     | ~$4           |\n\n可与任何兼容 OpenAI 的视觉 API 配合使用。只需在配置中更换端点和模型即可。\n\n## 安装\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fyigitkonur\u002Fapi-llm-ocr.git\ncd api-llm-ocr\n\npython3 -m venv venv\nsource venv\u002Fbin\u002Factivate\npip install -r requirements.txt\n```\n\n### 配置\n\n创建一个 `.env` 文件：\n\n```env\n# 必需\nOPENAI_API_KEY=your_api_key\nAZURE_OPENAI_ENDPOINT=https:\u002F\u002Fyour-resource.openai.azure.com\u002F\nOPENAI_DEPLOYMENT_ID=your_vision_model_deployment\n\n# 可选\nOPENAI_API_VERSION=gpt-4o\nBATCH_SIZE=1\nMAX_CONCURRENT_OCR_REQUESTS=5\nMAX_CONCURRENT_PDF_CONVERSION=4\n```\n\n### 运行\n\n```bash\n# 任选其一\nuvicorn main:app --reload\nuvicorn swift_ocr.app:app --reload\npython -m swift_ocr\npython -m swift_ocr --host 0.0.0.0 --port 8080 --workers 4\n```\n\nAPI 的地址为 `http:\u002F\u002F127.0.0.1:8000`，自动生成的文档可在 `\u002Fdocs` 访问。\n\n## 使用方法\n\n### 上传文件\n\n```bash\ncurl -X POST \"http:\u002F\u002F127.0.0.1:8000\u002Focr\" \\\n  -F \"file=@\u002Fpath\u002Fto\u002Fdocument.pdf\"\n```\n\n### 从 URL 处理\n\n```bash\ncurl -X POST \"http:\u002F\u002F127.0.0.1:8000\u002Focr\" \\\n  -H \"Content-Type: application\u002Fjson\" \\\n  -d '{\"url\": \"https:\u002F\u002Fexample.com\u002Fdocument.pdf\"}'\n```\n\n### 响应\n\n```json\n{\n  \"text\": \"# 文档标题\\n\\n## 第一节\\n\\n提取的文本...\",\n  \"status\": \"success\",\n  \"pages_processed\": 5,\n  \"processing_time_ms\": 1234\n}\n```\n\n### 健康检查\n\n```bash\ncurl http:\u002F\u002F127.0.0.1:8000\u002Fhealth\n```\n\n### 错误代码\n\n| 代码 | 含义                     |\n|------|--------------------------|\n| `200` | 成功                   |\n| `400` | 请求错误（未提供文件\u002FURL，或两者都提供了） |\n| `422` | 验证错误               |\n| `429` | 速率限制 — 请使用退避重试 |\n| `500` | 处理错误               |\n| `504` | 下载 PDF 超时          |\n\n## 配置项\n\n| 变量                  | 默认值 | 描述                                       |\n|-----------------------|--------|--------------------------------------------|\n| `OPENAI_API_KEY`      | —      | API 密钥                                   |\n| `AZURE_OPENAI_ENDPOINT` | —      | 端点 URL                                   |\n| `OPENAI_DEPLOYMENT_ID` | —      | 视觉模型部署 ID                            |\n| `OPENAI_API_VERSION`  | `gpt-4o` | API 版本                                   |\n| `BATCH_SIZE`          | `1`    | 每次 OCR 请求处理的页数（1–10）。数值越大，速度越快，但准确度可能降低 |\n| `MAX_CONCURRENT_OCR_REQUESTS` | `5`    | 并发 OCR 请求数                             |\n| `MAX_CONCURRENT_PDF_CONVERSION` | `4`    | 并发页面渲染数。建议与您的 CPU 核心数匹配   |\n\n### 调优\n\n- **高精度模式：** `BATCH_SIZE=1`\n- **平衡模式：** `BATCH_SIZE=5`，`MAX_CONCURRENT_OCR_REQUESTS=10`\n- **最大吞吐量模式：** `BATCH_SIZE=10`，`MAX_CONCURRENT_OCR_REQUESTS=20`（请注意速率限制）\n\n## 项目结构\n\n```\nswift_ocr\u002F\n  __init__.py           — 包初始化文件\n  __main__.py           — CLI 入口点\n  app.py                — FastAPI 应用工厂\n  config\u002F\n    settings.py         — Pydantic 配置（类型安全的配置）\n  core\u002F\n    exceptions.py       — 自定义异常层次结构\n    logging.py          — 结构化日志记录\n    retry.py            — 指数退避机制\n  schemas\u002F\n    ocr.py              — Pydantic 请求\u002F响应模型\n  services\u002F\n    ocr.py              — 视觉模型 OCR 服务\n    pdf.py              — PDF 转换服务\n  api\u002F\n    deps.py             — 依赖注入\n    exceptions.py       — FastAPI 异常处理器\n    router.py           — 路由聚合\n    routes\u002F\n      health.py         — 健康检查端点\n      ocr.py            — OCR 端点\n```\n\n## 故障排除\n\n| 问题                 | 解决方法                                 |\n|----------------------|------------------------------------------|\n| 环境变量缺失         | 检查 `.env` 文件是否包含 `OPENAI_API_KEY`、`AZURE_OPENAI_ENDPOINT` 和 `OPENAI_DEPLOYMENT_ID` |\n| 429 速率限制         | 降低 `MAX_CONCURRENT_OCR_REQUESTS` 或 `BATCH_SIZE` |\n| 超时错误             | 大型 PDF 需要时间处理 — 内置了退避机制        |\n| 输出乱码             | 确保 PDF 未受密码保护且未损坏               |\n| 表格格式错误         | 对于复杂表格，尝试将 `BATCH_SIZE` 设置为 1   |\n| 客户端初始化失败     | 验证端点格式是否正确：`https:\u002F\u002Fyour-resource.openai.azure.com\u002F` |\n\n## 许可证\n\nAGPL v3 — 由 PyMuPDF 依赖所要求。\n\n如果您希望采用 MIT 许可证，可以将 PyMuPDF 替换为 `pdf2image` + Poppler。其余代码归您所有。","# api-llm-ocr 快速上手指南\n\n`api-llm-ocr` 是一个基于视觉大模型（Vision LLM）的 PDF 转 Markdown 工具。与传统 OCR 不同，它能理解文档上下文、识别复杂表格和混合布局，并输出结构清晰的 Markdown 文件。\n\n## 环境准备\n\n*   **操作系统**：Linux \u002F macOS \u002F Windows\n*   **Python 版本**：3.8 或更高\n*   **前置依赖**：\n    *   Git\n    *   OpenAI API Key 或兼容的 Azure OpenAI 端点（需支持视觉模型，如 GPT-4o）\n    *   （可选）国内用户若访问 GitHub 或 PyPI 较慢，建议配置镜像源加速。\n\n## 安装步骤\n\n1.  **克隆项目代码**\n    ```bash\n    git clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fyigitkonur\u002Fapi-llm-ocr.git\n    cd api-llm-ocr\n    ```\n\n2.  **创建并激活虚拟环境**\n    ```bash\n    python3 -m venv venv\n    source venv\u002Fbin\u002Factivate\n    # Windows 用户使用: venv\\Scripts\\activate\n    ```\n\n3.  **安装依赖包**\n    *注：国内用户推荐使用清华或阿里镜像源加速安装*\n    ```bash\n    pip install -r requirements.txt -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple\n    ```\n\n4.  **配置环境变量**\n    在项目根目录创建 `.env` 文件，填入你的 API 密钥和端点信息：\n    ```env\n    # 必填项\n    OPENAI_API_KEY=your_api_key\n    AZURE_OPENAI_ENDPOINT=https:\u002F\u002Fyour-resource.openai.azure.com\u002F\n    OPENAI_DEPLOYMENT_ID=your_vision_model_deployment\n\n    # 选填项（可根据需求调整并发和批次）\n    OPENAI_API_VERSION=gpt-4o\n    BATCH_SIZE=1\n    MAX_CONCURRENT_OCR_REQUESTS=5\n    MAX_CONCURRENT_PDF_CONVERSION=4\n    ```\n\n## 基本使用\n\n### 1. 启动服务\n运行以下命令启动本地 API 服务（默认端口 8000）：\n```bash\nuvicorn main:app --reload\n```\n服务启动后，自动生成的 API 文档可通过 `http:\u002F\u002F127.0.0.1:8000\u002Fdocs` 查看。\n\n### 2. 调用接口转换 PDF\n使用 `curl` 上传本地 PDF 文件进行转换：\n\n```bash\ncurl -X POST \"http:\u002F\u002F127.0.0.1:8000\u002Focr\" -F \"file=@document.pdf\"\n```\n\n**响应示例：**\n```json\n{\n  \"text\": \"# document title\\n\\n## section 1\\n\\nextracted text...\",\n  \"status\": \"success\",\n  \"pages_processed\": 5,\n  \"processing_time_ms\": 1234\n}\n```\n\n### 3. 通过 URL 处理（可选）\n如果 PDF 位于公网可访问的 URL，可直接发送 JSON 请求：\n\n```bash\ncurl -X POST \"http:\u002F\u002F127.0.0.1:8000\u002Focr\" \\\n  -H \"Content-Type: application\u002Fjson\" \\\n  -d '{\"url\": \"https:\u002F\u002Fexample.com\u002Fdocument.pdf\"}'\n```","某金融合规团队需要每周处理数百份来自不同监管机构的 PDF 政策文件，将其转化为结构化数据存入内部知识库，以便进行自动化合规审查。\n\n### 没有 api-llm-ocr 时\n- **表格数据丢失**：传统 OCR 无法识别复杂布局，关键的财务数据表格被转换成混乱的文本行，人工重建表格耗时极长。\n- **结构层级错乱**：文档中的多级标题、侧边栏注释和混合排版经常被忽略或错位，导致生成的文档逻辑断裂，难以阅读。\n- **处理效率低下**：面对几十页的混合排版文档，旧工具往往需要数分钟甚至更久才能完成单份文件，且经常因超时而中断。\n- **上下文理解缺失**：仅基于字符形状识别，无法区分图片说明与正文，导致非文本元素的信息完全遗漏。\n\n### 使用 api-llm-ocr 后\n- **完美还原表格**：api-llm-ocr 利用视觉大模型精准识别并保留表格结构，直接输出标准的 Markdown 表格，数据可直接用于分析。\n- **智能重构布局**：自动识别文档的标题层级、分栏布局和混合排版，生成逻辑清晰、结构完整的 Markdown 文档，无需人工二次校对。\n- **秒级批量处理**：凭借并行处理和智能分批机制，50 页的复杂文档仅需数秒即可完成转换，大幅缩短等待时间。\n- **深度内容理解**：不仅能提取文字，还能理解上下文并为非文本元素生成描述性标注（如 `[Image: 趋势图]`），确保信息零丢失。\n\napi-llm-ocr 将原本需要数小时的人工清洗工作缩减为秒级自动化流程，让非结构化 PDF 真正变成了可机器读取的高质量知识资产。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fyigitkonur_api-llm-ocr_19f0eeb9.png","yigitkonur","Yigit Konur","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fyigitkonur_09113d3e.png","HKEY_LOCAL_MACHINE",null,"San Francisco","https:\u002F\u002Fwww.linkedin.com\u002Fin\u002Fyigitkonur\u002F","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fyigitkonur",[23],{"name":24,"color":25,"percentage":26},"Python","#3572A5",100,892,59,"2026-04-16T10:51:38","NOASSERTION",2,"未说明","不需要本地 GPU（基于云端 API 调用）",{"notes":35,"python":36,"dependencies":37},"该工具不依赖本地运行的大模型，而是通过 API 调用外部视觉模型（如 OpenAI GPT-4o 或 Azure OpenAI）。因此无需本地显卡，但需要配置有效的 API Key 和端点。许可证为 AGPL v3，主要受 PyMuPDF 依赖限制；若需 MIT 许可，可将 PyMuPDF 替换为 pdf2image + 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