用途：Docling 是文档解析库，把 PDF、Word、PowerPoint、图片等多种格式转换为带版面理解的结构化数据，并导出 Markdown、HTML、JSON、纯文本或 DocTags，便于后续检索、RAG 或存储。
主要能力：输入支持 PDF、DOCX、PPTX、XLSX；HTML、Markdown、AsciiDoc；CSV、JSON；PNG、JPEG、TIFF、BMP、WEBP；WAV、MP3；WebVTT；以及 USPTO XML、JATS XML、METS-GBS。输出可使用 export_to_markdown、export_to_html、export_to_dict、export_to_text、export_to_doctags 或对应的 save_as_* 方法（无 export_to_json）。解析结果 DoclingDocument 包含 texts、tables、pictures、key_value_items 及正文层次，可按阅读顺序迭代。支持 OCR（EasyOCR、Tesseract、RapidOCR 等）、表格结构提取（TableFormer）与页面图像生成。
用法：核心入口是 DocumentConverter，可限制格式、传入 PdfPipelineOptions，通过 convert() 处理 URL、本地路径、BytesIO 或 DocumentStream，返回 ConversionResult（含 document、status、errors、input）。用 convert_all() 批量处理，并可用 raises_on_error=False 继续处理错误项。CLI 示例：docling document.pdf、docling --to markdown document.pdf、docling --artifacts-path /path/to/models document.pdf、docling --pipeline vlm --vlm-model granite_docling document.pdf。可设置 max_file_size、max_num_pages 限制资源，并用 chunker（HierarchicalChunker、HybridChunker）对接 LangChain、LlamaIndex。
限制：使用同步 API，无原生异步支持；模型首次使用时自动下载，可预取，支持本地与离线（air-gapped）运行；默认模型在 CPU 运行，GPU 加速需自行配置；输出用于下游前应先检查 status 与 errors。
适用场景：文档解析、文本抽取、格式转换、RAG 检索增强与批量文档处理。