Markitdown Ocr

MarkItDown OCR (LLM Vision) 完整使用指南

用途明确:让 LLM 能基于本 skill 正确配置并调用 markitdown-ocr 插件,完成对 PDF/DOCX/PPTX/XLSX 内嵌图片与扫描页的 OCR 抽取。

离线基线:基于 packages/markitdown-ocr/ main 分支(2026-08 时刻)。 任何"插件当前是否支持 X / 参数名是否变更"的问题,以官方 README 与源码为准:

• 源码:packages/markitdown-ocr/src/markitdown_ocr/
• 入口: _plugin.py
• OCR 服务抽象: _ocr_service.py

When to Use This Skill

✅ 什么时候用本 skill(LLM Vision OCR / 扫描件 / 嵌入图片):

• 用户问 "扫描 PDF 怎么转 markdown"(原 PDF 没可选文本)
• 用户问 "PPT/Word/Excel 里嵌入的图片,文字怎么抽出来"
• 用户想用 GPT-4o / GPT-4o-mini / Claude / Gemini 做 OCR
• 用户问 "Azure OpenAI 怎么配 markitdown-ocr"
• 用户问 "markitdown-ocr 插件怎么装、怎么用"
• 用户要做本地化 OCR(走 vLLM / Ollama)

❌ 什么时候不该用本 skill:

• 只是普通 CLI 用法(转 PDF / DOCX,没有图片文字需求)→ markitdown-cli
• 用户问 "MarkItDown 是什么 / 支持哪些格式 / 怎么选" → markitdown-awesome
• 用户问 "Azure Document Intelligence 怎么配" → markitdown-cli(那是 MarkItDown 自带后端,不是这个 OCR 插件)
• 用户问 "怎么把 PDF 转纯文本"(用 textract 更合适)→ 转交 markitdown-awesome(references/ecosystem/alternatives.md 给出 markitdown / textract / unstructured / pandoc / docling 对比)

⚠️ 模糊地带:

• 用户说 "PDF 转 markdown 但图片文字没有" → 默认走 OCR 插件路径(本 skill)
• 用户说 "想用 LLM 抽取表格" → OCR 可以做,但若对表格精度要求高,优先 Azure Document Intelligence
• 用户已经在用别的 OCR(Tesseract / PaddleOCR) → 不属于本 skill,引导比较工具

Workflow

每次回答 OCR 类问题时,按下面流程走一遍:

Step 1 — 确认文档类型 & 用户目标

• 输入格式:PDF / DOCX / PPTX / XLSX(本 skill 只覆盖这四种)
• 文字位置:嵌入图片 / 扫描页整页 / 两者都有
• LLM 选型:OpenAI / Azure / Gemini / 本地
• 成本预算:贵 vs 便宜(gpt-4o vs gpt-4o-mini)

Step 2 — 检查环境

pip show markitdown-ocr openai | grep -E '^(Name|Version)'
markitdown --list-plugins | grep ocr

两者都该有输出。

Step 3 — 选择 Python API 形态

• OpenAI:MarkItDown(enable_plugins=True, llm_client=OpenAI(), llm_model="gpt-4o")
• Azure OpenAI:换 AzureOpenAI(...),传 azure_endpoint / api_version
• 本地 vLLM / Ollama:OpenAI(base_url=..., api_key=<your-token>)(本地服务通常不校验 key)
• Gemini:OpenAI(base_url=..., api_key=<your-key>)

Step 4 — 决定 Prompt

• 默认 prompt(插件自带):"Extract all text … maintain layout … no commentary"
• 强调表格:加 "Preserve table layout with Markdown pipes"
• 强调只输出文字:加 "Do not describe, summarize, or comment"

Step 5 — 自检 & 运行

对照 Validation 自检清单。

Step 6 — 处理结果

• 输出含 *[Image OCR]…[End OCR]* 块 → 成功
• 没出现 → 检查插件列表、客户端、模型名(详见 §8 排错)

Validation(自检清单)

每次回答 OCR 类问题前/后过一遍:

• 用户装了 markitdown-ocr?(pip show markitdown-ocr)
• 用户装了 OpenAI 兼容 SDK?(openai / azure-openai / 自定义)
• 用户配了 OPENAI_API_KEY(或等价凭据)?
• Python 代码里同时给了 enable_plugins=True 与 llm_client 与 llm_model?(三者缺一 OCR 都被跳过)
• 模型支持 vision?(不能拿纯文本模型如 gpt-3.5-turbo)
• 走 Azure OpenAI 时 azure_endpoint 没带尾部 /、api_version 有效?
• 处理敏感文档 → 推荐私有化后端(vLLM / Ollama)而非云 API?
• 没误承诺 CLI 能配 --llm-client/--llm-model?(这两个 CLI 不存在,需要 Python 包装)

Gotchas

按命中频率从高到低:

1. CLI 没有 --llm-client / --llm-model — 任何"命令行直接启用 OCR"的说法都是错的。要么写 Python 包装,要么告诉用户走 Python API。__main__.py 的 argparse 注册表确认。
2. enable_plugins=True 漏写 — MarkItDown 默认 enable_plugins=False,插件根本不会注册。必带。
3. 漏 llm_client 或 llm_model — 插件"仍会注册"(无 OCR service),但实际转换静默跳过 OCR。检查清单:三个参数必须都给。
4. LLM 失败被静默吞掉 — _ocr_service.py::extract_text 把异常转成 OCRResult(text="", error=str(e));插件的 convert() 继续,不抛。表现:某张图的 OCR 块缺失,但文档其它部分 OK。没有任何 stderr 警告。
5. PPTX 描述优先于 OCR — 若 LLM 返回了"图像描述",OCR 仅作 fallback。这意味着:同一张图,不同调用可能得到不同文本(描述 vs OCR)。
6. XLSX 位置上下文丢失 — 图片被统一追加在数据表后(### Images in this sheet:),不与行交错。表格密集场景慎用。
7. 扫描 PDF 整页 300 DPI 渲染 — 比"嵌入小图"贵很多;50 页扫描件 ≈ 50 次 vision 调用,token 成本高。
8. OCR 块靠正则识别 — 输出格式 *[Image OCR]\n…\n[End OCR]* 是公开契约;后处理依赖它时,改了插件源码会让正则失效。
9. 本地视觉模型可能不支持 data: URI — vLLM / Ollama 部分模型对 Base64 内嵌图片支持不稳;若失败,确认模型本身支持。
10. Azure OpenAI api_version 不匹配 — deployment 与 SDK 版本必须兼容;用太新的版本号可能 404。
11. 每张图一次 LLM 调用 = 高并发风险 — 100 张图直接用线程池可能撞 OpenAI RPM/TPM 限制。429 被静默吞掉表现为"图片没 OCR",不易察觉。
12. OCR 块污染正文摘要 — 想"只看正文"必须先正则剥离 *[Image OCR]…[End OCR]*,否则 LLM 会把 OCR 文本当正文引用。
13. gpt-3.5-turbo 不支持 vision — 用户填错模型名时,API 会 400,但被插件静默吞;表现是 OCR 块全没。
14. 缺 Pillow 或 PyMuPDF — markitdown-ocr 依赖列表里已有;若手贱 pip install markitdown-ocr --no-deps 会缺这些,导致 import 直接报错。
15. 大文件单次 memory spike — 整 PDF 走 convert_local 时,PyMuPDF 渲染 + base64 编码同时在内存中;几十 MB 图片会爆内存。

1. 是什么 / 解决什么问题

MarkItDown 内置的 PDF/DOCX/PPTX/XLSX 转换器不会对内嵌图片或扫描页做 OCR——它们只取"已可解析的文本"。如果文档里有图片、扫描页、被转成图像的文字,默认输出里那块就是空的。

markitdown-ocr 插件接管上述四个内置转换器(优先级 -1.0,比内置 0.0 更高),通过 LLM Vision(任何支持图像输入的 OpenAI 兼容模型)抽取内嵌图片中的文字并按格式插回 Markdown 流。

核心特性:

• ✅ PDF / DOCX / PPTX / XLSX 全部支持
• ✅ 扫描 PDF 自动整页 OCR 回退(每页 300 DPI 渲染后整页送 LLM)
• ✅ DOCX 图片关系图完整保留(段落/标题/表格流不被破坏)
• ✅ PPTX 按"上→左"阅读顺序处理图片/占位符/组内图片
• ✅ XLSX 按图像 anchor 还原列/行字母坐标,图片统一追加在表格后
• ✅ 输出用 *[Image OCR]…[End OCR]* 包裹每个 OCR 块,便于后处理
• ❌ 不引入新的 ML 库或二进制依赖(依赖已经在内置转换器里)
• ⚠️ LLM 调用失败时静默跳过,转换继续

2. 安装

pip install markitdown-ocr
# 同时确保有可用的 OpenAI 兼容客户端
pip install openai            # 官方 OpenAI
# 或
pip install azure-openai      # Azure OpenAI(若走 Azure)

源码安装(开发/调试):

git clone https://github.com/microsoft/markitdown.git
cd markitdown/packages/markitdown-ocr
pip install -e .

依赖项(自动拉取):markitdown>=0.1.0、pdfminer.six、pdfplumber、PyMuPDF、mammoth、python-docx、python-pptx、pandas、openpyxl、Pillow。

3. 配置 — LLM 客户端与模型

关键约束:插件本身不读任何 API key——它从 MarkItDown(llm_client=…, llm_model=…, llm_prompt=…) 拿客户端与模型,认证完全由客户端负责(走其自身的环境变量/凭据链)。

3.1 OpenAI(默认)

export OPENAI_API_KEY=sk-...

from openai import OpenAI
client = OpenAI()  # 自动读 OPENAI_API_KEY

3.2 Azure OpenAI

from openai import AzureOpenAI

client = AzureOpenAI(
    api_key=os.environ["AZURE_OPENAI_API_KEY"],    # 或读其它环境变量
    azure_endpoint="https://<res>.openai.azure.com/",
    api_version="2024-02-01",
)

3.3 其它 OpenAI 兼容服务(Gemini / Ollama / vLLM / LM Studio / DeepSeek-VL 等)

任何实现了 client.chat.completions.create(model=…, messages=[…]) 接口的对象都能传进去,前提是它支持 vision 输入。示例:

import openai
client = openai.OpenAI(
    base_url="https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/",
    api_key=os.environ["GOOGLE_API_KEY"],
)
# 之后正常使用,llm_model="gemini-2.0-flash" 等

更完整的兼容客户端矩阵见 backends/compatible-clients.md;实战脚本见 examples/backends/azure-and-local.md。

3.4 缺少 llm_client 时的行为

_plugin.py::register_converters 中:

if llm_client and llm_model:
    ocr_service = LLMVisionOCRService(client=…, model=…, default_prompt=…)

如果 llm_client 或 llm_model 缺失,插件仍然注册(注册的是无 OCR service 的版本),但实际转换时静默跳过 OCR,回退到内置转换器的行为。验证插件存在:

markitdown --list-plugins
# 应当看到: ocr   (package: markitdown_ocr)

4. Python API — 三种典型用法

4.1 最简(OpenAI + gpt-4o)

from markitdown import MarkItDown
from openai import OpenAI

md = MarkItDown(
    enable_plugins=True,        # ← 必须
    llm_client=OpenAI(),        # ← 必须
    llm_model="gpt-4o",         # ← 必须
)
result = md.convert("document_with_images.pdf")
print(result.markdown)

4.2 Azure OpenAI

from markitdown import MarkItDown
from openai import AzureOpenAI

md = MarkItDown(
    enable_plugins=True,
    llm_client=AzureOpenAI(
        api_key=os.environ["AZURE_OPENAI_API_KEY"],
        azure_endpoint="https://<res>.openai.azure.com/",
        api_version="2024-02-01",
    ),
    llm_model="gpt-4o",
)
print(md.convert("report.docx").markdown)

4.3 自定义 Prompt

md = MarkItDown(
    enable_plugins=True,
    llm_client=OpenAI(),
    llm_model="gpt-4o",
    llm_prompt="Extract all text from this image, preserving table structure.",
)

5. CLI — 当前没有原生 --llm-client / --llm-model

⚠️ 重要:markitdown 当前 CLI(__main__.py)未注册 --llm-client / --llm-model。要通过命令行启用 OCR,用 Python 写一个 3 行包装即可。

5.1 推荐做法:shell 包装

写一个小文件 mdocr:

#!/usr/bin/env python3
# mdocr — 命令行包装 markitdown-ocr
import os, sys, argparse
from markitdown import MarkItDown

ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("filename")
ap.add_argument("-o", "--output")
ap.add_argument("--model", default=os.environ.get("MD_OCR_MODEL", "gpt-4o"))
ap.add_argument("--prompt", default=None)
args = ap.parse_args()

client = OpenAI()  # ← 替换为你要用的客户端构造
md = MarkItDown(
    enable_plugins=True,
    llm_client=client,
    llm_model=args.model,
    llm_prompt=args.prompt,
)
# 注意:请在环境变量 OPENAI_API_KEY / AZURE_OPENAI_API_KEY / OLLAMA_HOST 等中配置凭据
# 切勿把真实 key 写进源代码或 commit。
result = md.convert(args.filename)
sys.stdout.write(result.markdown)
if args.output:
    with open(args.output, "w", encoding="utf-8") as f:
        f.write(result.markdown)

chmod +x mdocr
./mdocr scan.pdf -o scan.md --model gpt-4o

5.2 一行 python -c(临时用)

python -c "
from markitdown import MarkItDown
from openai import OpenAI
import sys
md = MarkItDown(enable_plugins=True, llm_client=OpenAI(), llm_model='gpt-4o')
sys.stdout.write(md.convert(sys.argv[1]).markdown)
" scan.pdf > scan.md

6. 格式级行为差异(OCR 结果插回方式)

OCR 输出格式:每块都用 Markdown 强调包裹,方便后处理识别:

*[Image OCR]
<抽取到的文字>
[End OCR]*

想批量剥离 OCR 块、做"只看正文"摘要,可以用一行 sed:

sed -e '/^\*\[Image OCR\]$/,/^\[End OCR\]\*$/d' input.md > cleaned.md

7. 限制与代价(部署前必读)

8. 排错速查

9. 测试 / 二次开发

# 跑插件自带的测试套件
cd packages/markitdown-ocr
pytest tests/ -v

# 本地装好后做最小冒烟
python -c "
from markitdown import MarkItDown
from openai import OpenAI
print(MarkItDown(enable_plugins=True, llm_client=OpenAI(), llm_model='gpt-4o').convert('sample.pdf').markdown[:500])
"

插件内部机制(注册流程、OCRService 实现细节、各转换器差异)见 plugin/internals.md。

10. 何时跳到兄弟 Skill

11. 隐私策略

本 Skill 提供本地文档与示例代码,不收集、存储或传输任何用户数据。实际 OCR 调用会把你传入的图片内容(可能含敏感信息)发送给所选 LLM 服务商,请遵守相应服务商的隐私条款与用户所在地区法规。生产部署建议:

• 高敏感文档走私有化 LLM(如本地 vLLM / Ollama + OpenAI 兼容协议)
• 关闭请求日志 / 临时审计

12. 参考链接

• 插件 README: https://github.com/microsoft/markitdown/blob/main/packages/markitdown-ocr/README.md
• 插件源码入口: https://github.com/microsoft/markitdown/blob/main/packages/markitdown-ocr/src/markitdown_ocr/_plugin.py
• OCR 服务抽象: https://github.com/microsoft/markitdown/blob/main/packages/markitdown-ocr/src/markitdown_ocr/_ocr_service.py
• MarkItDown 主仓库: https://github.com/microsoft/markitdown
• 兄弟 Skill:markitdown-awesome — 用 npx skills add full-stack-skills/document-skills --skill markitdown-awesome 装好后按 skill 名引用
• 兄弟 Skill:markitdown-cli — 用 npx skills add full-stack-skills/document-skills --skill markitdown-cli 装好后按 skill 名引用
• 完整安装:npx skills add full-stack-skills/document-skills(一次性装齐全部 11 个 skill)