Configurador de Docling

El generador convierte tus selecciones en un comando docling convert listo para copiar y en un fragmento de Python equivalente. Esta guía explica qué hace cada opción, cómo se asignan los flags generados a la API de Python y cómo ejecutar el resultado de forma segura.

Trabaja de arriba hacia abajo; la vista previa se actualiza al cambiar cualquier control.

1. Elige el formato de entrada que coincida con tu archivo. Solo cambia el tratamiento de entrada para PDF; los demás formatos usan su propio backend.
2. Decide sobre el OCR Déjalo activado para escaneos y fotos, y desactívalo para PDF digitales para convertir mucho más rápido.
3. Elige motor y modo de OCR si el OCR está activo. Empieza con auto y elige un motor concreto solo cuando lo necesites.
4. Selecciona el modo de tablas accurate para tablas complejas y fast cuando la velocidad importa más que la precisión.
5. Activa solo el enriquecimiento necesario Código, fórmulas y gráficos añaden procesamiento neuronal adicional.
6. Elige el formato de salida y el acelerador Markdown para leer, JSON para estructura; usa GPU solo si tienes una.
7. Copia o descarga el script Usa Copiar CLI, Copiar Python o Descargar script (.sh).
8. Ejecuta y revisa la salida El archivo convertido se escribe junto al original de forma predeterminada.

Elige la opción más cercana. Solo las entradas PDF e imagen se ven afectadas por las opciones de OCR y tablas; el resto se procesa automáticamente con su backend específico.

El OCR convierte el texto de las imágenes en texto legible por máquina. Es el mayor factor en precisión y tiempo de ejecución, así que actívalo con criterio.

• Activa el OCR cuando el documento sea un escaneo, una foto o un PDF sin capa de texto seleccionable.
• Desactiva el OCR en PDF digitales: puede acelerar la conversión varias veces (--no-ocr).
• El modo default conserva el texto existente y solo aplica OCR a las páginas sin texto.
• El modo full_page aplica OCR a todas las páginas y sobrescribe el texto detectado.

Las tablas se reconstruyen a partir del diseño, no del texto sin procesar, así que el modo elegido cambia la calidad del resultado.

El enriquecimiento añade posprocesado neuronal para detectar contenido especializado. Actívalo solo cuando el documento realmente lo contenga.

Elige qué quieres hacer con el resultado; la vista previa también actualiza la llamada de exportación del fragmento de Python.

Docling se ejecuta en CPU, GPU NVIDIA (CUDA) y Apple Silicon (MPS). auto elige CUDA, luego MPS y luego CPU.

• Usa --device cuda en hardware NVIDIA para lotes grandes.
• Usa --device mps en Apple Silicon.
• En CPU, desactiva el OCR y el enriquecimiento que no necesites.

Estos son los flags que puede emitir el generador, con la opción de Python a la que se asigna cada uno. Para la CLI completa, consulta la referencia de CLI.

El generador crea este fragmento por ti. Para PDF configura un objeto PdfPipelineOptions y lo registra mediante format_options; para cualquier otro formato basta con un DocumentConverter() simple.

• Cambia export_to_markdown() por export_to_dict() para obtener JSON sin pérdidas.
• Establece pipeline_options.do_ocr = False para desactivar el OCR.
• Usa convert_all() para procesar varios archivos.

from docling.document_converter import DocumentConverter, PdfFormatOption
from docling.datamodel.base_models import InputFormat
from docling.datamodel.pipeline_options import PdfPipelineOptions

pipeline_options = PdfPipelineOptions()
pipeline_options.do_ocr = True
pipeline_options.do_table_structure = True

converter = DocumentConverter(
    format_options={InputFormat.PDF: PdfFormatOption(pipeline_options=pipeline_options)}
)

result = converter.convert("report.pdf")
print(result.document.export_to_markdown())

Copia un ajuste predefinido y cambia el nombre del archivo.

El generador comprueba combinaciones y te avisa cuando una elección no tendrá efecto. Verifica siempre los flags inusuales con la referencia oficial de la CLI.

• Entrada de audio con el OCR activado (el OCR no aplica al pipeline ASR).
• OcrMac seleccionado en una plataforma que no es macOS.
• Nemotron OCR seleccionado en CPU.
• OCR desactivado pero con un motor de OCR aún seleccionado.

El generador se ejecuta por completo en tu navegador, y los comandos que produce ejecutan Docling en local.

• Desactiva el OCR en PDF digitales; mantenlo solo para escaneos.
• Usa --table-mode fast cuando las tablas aproximadas sean aceptables.
• Prefiere una GPU para lotes grandes y ajusta --num-threads a tu equipo.
• No se sube nada: tus selecciones nunca salen del navegador.

Herramientas y referencias relacionadas.

• Buscador de comandos: comandos docling convert listos para copiar.
• Motores OCR: compara motores y plataformas.
• Formatos compatibles: lo que Docling puede leer y escribir.
• Ejemplos: recetas de CLI y Python orientadas a tareas.
• Guía de RAG: fragmentación y bases vectoriales.
• Referencia técnica: SDK, pipelines y la CLI completa.