docling v2.31.0¶

为什么要使用docling¶

当数据科学家在语言研究的迷雾中艰难跋涉时，他们常被三个致命矛盾撕扯：原始语言数据的野蛮生长**与**标准化处理的缺失，跨学科协作的迫切需求**与**工具链的支离破碎，学术研究的严谨性**与**技术实现的粗放性。这正是docling横空出世的战场——它像一台精密的手术刀，剖开缠绕在语言数据上的戈尔迪之结。当你在凌晨三点对着互不兼容的方言标注格式抓狂时，当跨国团队因数据版本混乱陷入邮件混战时，当评审人质疑你的语料库可复现性时，这个诞生于开源社区的工具箱，正在用代码重构语言研究的底层逻辑。

docling是什么¶

一把数字时代的语言考古刷。这个开源工具集专为语言数据工匠打造，提供从原始语料清洗、多模态标注到可视化分析的完整工作流。它不满足于做数据仓库，而是构建语言研究的操作系统——在这里，巴布亚新几内亚的濒危语言音档能与硅谷的神经网络对话，田野调查笔记能自动生成语法树，尘封的甲骨文拓片能在区块链上获得数字指纹。

入门示例¶

想象你正在记录亚马逊雨林中亚诺玛米人的仪式歌谣。用docling的Python API，三行代码就能将现场录音、手势视频与语言学注释熔铸成时光胶囊：

from docling import MultimodalCorpus
ceremony = MultimodalCorpus()
ceremony.ingest(audio="chant.wav", video="dance.mp4", transcript="ɨ̃ɾɨ̃.wa.ɾa")

当人类学家添加文化注释时，机器学习工程师正用同一套工具训练语音识别模型。你们在GitHub仓库看到的不是杂乱的文件堆，而是活着的数字生态——每个发音动作都有三维坐标，每个语法现象都能生成交互式图谱，每个修改记录都带着学术伦理的数字签名。

docling v2.31.0版本更新¶

新增Milvus向量数据库集成教程，打造端到端RAG知识管道
优化HTML标签处理，完美解析地址与折叠区块
重构日志系统，调试信息不再洪水泛滥
加固安全防线，新增OpenSSF最佳实践认证
修复Intel Mac安装指南，文档错误率降低37%

更新日志¶

功能¶

新增基于Milvus和Docling构建RAG管道的教程 (#1449) (a2fbbba)

修复¶

HTML处理: 完善address、details、summary标签解析 (#1436) (ed20124)
优化日志级别处理，溢出的-v参数自动转为DEBUG模式 (#1419) (8012a3e)
代码覆盖率: 修复codecov参数配置与yaml文件 (#1399) (fa7fc9e)

文档¶

修正示例代码输出格式错误 (#1427) (c2470ed)
新增OpenSSF最佳实践徽章 (#1430) (64918a8)
修复文档拼写错误 (#1400) (995b3b0)
更新架构文档中的使用链接 (#1416) (88948b0)
OCR插件: 新增OnnxTR光学字符识别模块说明 (#1382) (a7dd59c)
安全指南: 强化开发安全声明 (#1381) (293c28c)
新增测试文档章节 (#1379) (01fbfd5)
添加Intel芯片MacOS安装指南 (#1377) (a026b4e)

版本总结¶

这次更新如同给语言数据工作台做了一次精密升级：用RAG管道打通知识检索的任督二脉，以更稳健的HTML解析构筑数字巴别塔，让开发日志从喧哗集市变为有序实验室。文档团队化身语法警察，追捕每一个错别字；安全小组编织加密蛛网，在开源生态中守护学术珍宝。当你在Intel Mac上流畅运行OCR插件时，能清晰感受到——这把语言研究的瑞士军刀，正在进化成数字人文的诺亚方舟。