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RAG 및 대리인 파이프라인을 위한 빠르고, deterministic 문서 파서 및 chunker. MCP Server for Agent를 정밀하게 처리할 수 있습니다.
개요
Lightning-fast (31 페이지/sec), 사업 문서에 대한 세분화 문서 파서 및 chunker. LLM 통화 또는 무거운 ML 모델이 없습니다. DocSlicer는 PDF, Word 문서, HTML 페이지 및 PowerPoint 파일을 깨끗한 펑크, 구조화 블록, 테이블, 차트, 다운 마크 및 navigable heading hierarchy로 변환합니다. BizDocBench의 최고 점수 (0.88 전체 vs 0.70 다음 최고 도구). 0.80 테이블 정확도, 0.98 내용 충실함, 0.85 제목 인식 및 계층 보전 및 0.76 RAG 검색 성능. - 레이아웃 인식 chunker는 당신에게 깨끗하고 비 오버랩핑 덩크를 제공합니다, 각 나르는 그것의 가득 차있는 heading Breadcrumb, embed. API로 이동 ↓ - 지금 문서의 답변을 원할 때. Claude, Cursor, 또는 VS Code는 개요를 끌어 들이며, 섹션을 선택하여 필요한 것을 읽습니다. - embedding 없음, 그리고 컨텍스트 창에서 200 페이지 문서.
개요(AI 번역)
Lightning-fast (31 페이지/sec), 사업 문서에 대한 세분화 문서 파서 및 chunker. LLM 통화 또는 무거운 ML 모델이 없습니다.
DocSlicer는 PDF, Word 문서, HTML 페이지 및 PowerPoint 파일을 깨끗한 펑크, 구조화 블록, 테이블, 차트, 다운 마크 및 navigable heading hierarchy로 변환합니다.
BizDocBench의 최고 점수 (0.88 전체 vs 0.70 다음 최고 도구). 0.80 테이블 정확도, 0.98 내용 충실함, 0.85 제목 인식 및 계층 보전 및 0.76 RAG 검색 성능.
** 그것을 사용하는 두 가지 방법 : **
- ** Python 라이브러리 - 클래식 RAG.** 레이아웃 인식 chunker는 당신에게 깨끗하고 비 오버랩핑 펑크를 제공합니다, 각 수용 할 수있는 전체 헤드 빵크를 운반. API로 이동 ↓
- ** MCP 서버 - 벡터 RAG.** 현재 문서의 답변을 원할 때. Claude, Cursor, 또는 VS Code는 개요를 끌어 들이며, 섹션을 선택하여 필요한 것을 읽습니다. - embedding 없음, 그리고 컨텍스트 창에서 200 페이지 문서. 설정으로 이동 ↓
빠른 시작
특징
- ** LLM, VLM, 또는 ML 모델 ** - 완전 세제; 다운로드 할 모델 무게 없음, 필요 GPU 없음, 냉연 지연 없음
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README
원문 README의 일부입니다. 원문 보기.
DocSlicer
Lightning-fast (31 pages/sec), deterministic document parser and chunker for business documents. No LLM calls or heavy ML models.
DocSlicer turns PDFs, Word documents, HTML pages, and PowerPoint files into clean chunks, structured blocks, tables, charts, markdown and a navigable heading hierarchy.
Top score on BizDocBench (0.88 overall vs 0.70 for the next-best tool). 0.80 table accuracy, 0.98 content faithfulness, 0.85 heading recognition and hierarchy preservation, and 0.76 RAG retrieval performance.
Two ways to use it:
- As a Python library — classic RAG. The layout-aware chunker gives you clean, non-overlapping chunks, each carrying its full heading breadcrumb, ready to embed. Jump to the API ↓
- As an MCP server — vectorless RAG. For when you want an answer out of a document right now. Claude, Cursor, or VS Code pulls the outline, picks the section it needs, and reads only that — no embedding, and no 200-page document in the context window. Jump to setup ↓
Quick start
import docslicer
def main():
result = docslicer.parse_document("annual_report.pdf")
# Inspect the outline first
result.hierarchy.to_outline()
# - PART I — FINANCIAL INFORMATION
# - Item 1. Financial Statements
# - Notes to Condensed Consolidated Financial Statements
# - Note 4 – Financial Instruments
# - Derivative Instruments and Hedging
# - Foreign Exchange Rate Risk
# - Interest Rate Risk
# - Accounts Receivable
# - Trade Receivables
# - Item 2. Management's Discussion and Analysis
# - Liquidity and Capital Resources
# - PART II — OTHER INFORMATION
# ...
설치
uvx --from docslicer[mcp설정
{
"mcpServers": {
"docslicer": {
"command": "uvx",
"args": ["--from", "docslicer[mcp]", "docslicer-mcp"],
"env": { "DOCSLICER_MCP_ROOT": "/Users/you/Documents" }
}
}
}