把一份夹着表格、公式和扫描页的PDF直接交给AI，它拿到的常常不是整齐文章，而是一堆顺序错乱的文字。Docling与MinerU同时进入热榜，说明文档预处理仍是RAG落地的高频痛点。RAG——先从资料库找内容、再让模型回答——答得准不准，往往先取决于资料有没有被整理好。
两款工具都在做这层“整理”。Docling可解析PDF、Office、网页、邮件等多种格式，识别版面、阅读顺序、表格、公式和图片，并转成统一的DoclingDocument结构，再导出Markdown、HTML或JSON；扫描件还能通过OCR——把图片里的字变成可搜索文本——处理。它也支持本地运行，适合敏感数据或隔离环境。
MinerU 4.0则把解析、文档库和Agent阅读放进同一套流程，并按速度与复杂度提供Flash、Basic、Standard、Advanced四档。它还能缓存结果、按页或内容块续读，并保留稳定的引用位置。两者共同指向一个现实：让Agent读文档，难点不只是“认出文字”，更是保住结构与出处。材料未提供两者的对比测试，因此暂不能判断谁的解析质量更高。