面向 RAG 的文档索引方案，不依赖向量数据库，用推理方式定位和检索文档内容，适合构建 Agent 式检索流程。

在 Mac 上基于 Apple Silicon 用 MLX 跑视觉语言模型的推理与微调工具包，支持 LLaVA、Pixtral、Florence2 等多种 VLM，本地即可完成多模态任务。

阿里通义实验室 OCR 团队维护的文档智能算法集合，涵盖端到端 OCR、文档理解与多模态文档分析，帮开发者处理复杂文档识别任务。

开源文档解析模型，用强化自迭代（RSI）循环做后训练，在准确率和速度上达到 SOTA，适合给 LLM 和 Agent 做 OCR 与文档理解。

面向文档 AI 的 Python 工具箱，把 OCR、版面分析和表格识别串成流水线，方便从扫描件和 PDF 里抽取结构化内容。

基于视觉语言模型的无解析 RAG 方案，直接把文档当图片做检索和生成，省去 OCR 和版面解析环节，减少信息损失。