Docling в работе с текстами, языками и знаниями

Привет всем. В контексте нашего исследовательского проекта мы решали проблему автоматизации рабочих процессов академической подачи, что привело нас к открытию платформы под названием Docling.

Вместе мы исследуем роль Docling в переосмыслении того, как исследовательские данные могут быть представлены, повторно использованы и обрабатываемы как в читаемых человеком, так и в машинно-читаемых форматах.

В рамках разработки научно-исследовательского проекта «Передовые научные исследовательские проекты» (ASRP), направленного на создание академического журнала нового поколения под названием ASRP.science, мы столкнулись с рядом методологических и технических проблем. Одной из ключевых задач была автоматизация разбора академических исследовательских документов для упрощения подачи, обработки и архивирования материалов, предоставляемых исследователями. Современные цифровые публикации все чаще требуют инструментов, которые не только принимают текстовые материалы, но и структурируют знания, аннотируют содержание, обрабатывают метаданные, терминологию и взаимосвязанные концепции, а также обеспечивают, чтобы выходные данные были машинно-читаемыми для последующего использования.

На начальных этапах анализа и прототипирования мы сформулировали следующую цель:

Разработать или адаптировать платформу, способную эффективно обрабатывать лингвистически и концептуально аннотированные тексты, совместимые с форматами академических публикаций и поддерживающую экспорт и совместимость с LLM-пайплайнами и базами знаний.

Изучая доступные решения, мы наткнулись на проект с открытым исходным кодом под названием Docling, предназначенный для лингвистов, исследователей и цифровых гуманитариев. Хотя изначально он был создан для работы с языком и текстом в лингвистическом контексте, Docling оказался удивительно хорошо соответствующим нашим потребностям.

Почему Docling был актуальным выбором:

Структурированный формат данных (JSON): Docling хранит данные в структурированном, легковесном формате JSON, который легко интегрируется в исследовательские пайплайны и рабочие процессы разработки программного обеспечения. Это упростило нам задачу передачи выходных данных Docling в другие инструменты.
Представление знаний на основе графов и деревьев: Он поддерживает графовые и древовидные представления знаний, что имеет решающее значение для семантического разбора и связывания концепций. Научная статья в Docling — это не просто текст; она становится сетью взаимосвязанных узлов (например, разделов, определений, примеров).
Гибкое создание корпусов: Мы можем создавать гибкие корпуса, включая лексические базы данных или грамматические описания, в одной и той же среде. Это было полезно для создания «языкового архива» терминов и определений, встреченных в наших статьях.
Визуализация и расширяемость: Docling предлагает возможности визуализации (деревья, таблицы) и является модульным/расширяемым. Мы могли визуализировать структуры аргументов или деревья разбора предложений, а затем расширить платформу с помощью пользовательских скриптов.
Интерфейс с ИИ-системами: Возможно, наиболее интересно, что Docling может служить интерфейсом для взаимодействия с ИИ-системами, включая LLM. Структурированные выходные данные (в JSON) могут быть переданы в пайплайны машинного обучения или использованы для улучшения проектирования запросов, предоставляя контекст в структурированном виде.

В следующих разделах мы исследуем архитектуру Docling, его основные функции, примеры использования и потенциал платформы для адаптации в нашей исследовательской инфраструктуре.

Docling в рабочих процессах академической подачи

🧠 Ключевые моменты для обсуждения:

Автоматическая структура исследования контента: Docling позволяет пользователям разбивать сложные исследовательские документы на модульные, взаимосвязанные узлы (например, гипотезы, аргументы, цитаты, определения), вместо того чтобы рассматривать документ как один большой блок текста. Например, в нашем проекте мы используем API Docling для разбора загруженного PDF в граф узлов. Каждый узел может соответствовать заголовку раздела, абзацу, записи в библиографии и т. д., все связанные между собой структурой документа. Программно это выглядит так:

из docling.document_converter импортировать DocumentConverter

# Разобрать PDF файл в DoclingDocument и пройтись по его узлам
конвертер = DocumentConverter()
docling_doc = конвертер.convert("sample_article.pdf").document
для узел, _ в docling_doc.iterate_items():
    данные = узел.model_dump()      # преобразовать DocItem в словарь Python
    печать(f"{data['label']}: {data['text'][:50]}...")

Пример кода: Использование Docling для преобразования PDF в структурированные узлы. В этом фрагменте каждый узел является Docling DocItem с меткой (тип контента, например, Заголовок, Заголовок, Параграф) и текстом содержимого. Этот вид автоматической сегментации означает, что представленная работа не является просто единым куском текста; это иерархия взаимосвязанных частей. Например, выполнение вышеуказанного на образце статьи выводит что-то вроде:

Заголовок: Прогнозирование социальных, геополитических, и экономических событий с использованием 'Банченко-Технологии' Параграф:
Бессознательное можно понять как субъект определенных законов и в динамических отношениях.      с сознанием...

Каждая строка представляет собой узел (с его типом и отрывком текста). Внутри Docling документ был разбит на части и классифицирован (например, этот первый узел был распознан как Заголовок).

Текст + метаданные гибрид: Каждый узел в Docling может содержать текст (содержимое этого сегмента, такое как абзац или пример предложения) и сопутствующие метаданные. Метаданные могут включать автора, источник, теги, временной период, связанные термины или любые пользовательские поля, которые вы определяете. Это идеально подходит для академических статей, которые необходимо анализировать, сортировать и индексировать. В нашем конвейере, например, мы могли бы прикрепить метаданные, такие как номера страниц или оценки уверенности, к каждому узлу. Модель данных Docling (основанная на Pydantic) упрощает работу с этими полями метаданных как с объектами Python. (В коде мы просто вызываем node.model_dump() чтобы получить словарь, готовый к JSON, со всеми полями узла, включая текст и любые аннотации.)
Граф знаний статьи: Поданная статья — это не просто статический PDF — как только она попадает в Docling, она становится мини-графом знаний. Разделы, аргументы и концепции связаны и могут быть запрошены. Например, узел раздела Заключение может иметь ссылки на несколько узлов раздела Результат которые он ссылается. Docling по своей сути поддерживает связывание любого узла с любым другим, позволяя нам представлять отношения, такие как “Рисунок X иллюстрирует Теорию Y” или “Определение A используется в Разделе B”. В результате линейный документ преобразуется в сеть информации. Рецензенты (или алгоритмы) могут проследить логику аргумента через эту структуру дерева/графа, вместо того чтобы быть ограниченными линейным чтением. Это было огромным плюсом для нас в размышлениях о машинно-ассистируемом рецензировании.
Лучшее подготовка к рецензированию: Из-за структурированного, узлового подхода рецензенты могут более интуитивно перемещаться по структуре аргументации. Например, они могут быстро изолировать узел центральной гипотезы и увидеть все узлы доказательств, связанные с ним, вместо того чтобы искать по тексту. Эта древовидная структура поддерживает критическое мышление и валидацию логики, делая граф знаний статьи явным.
Совместимость с исследовательскими платформами: Структура JSON Docling может быть легко интегрирована в другие инструменты:
Инструменты управления исследованиями (такие как Zotero): Мы можем экспортировать библиографические метаданные или структурированные ссылки из Docling и импортировать их в менеджеры цитирования.
Семантические индексационные системы: Поскольку каждый элемент контента является узлом с метаданными, мы можем передать коллекцию в семантическую поисковую или индексационную систему. Например, можно сбросить все узлы Docling в индекс Elasticsearch, что позволяет проводить детализированный поиск (найти все вхождения определенной концепции или все доказательства, поддерживающие данное утверждение).
Пайплайны машинного обучения: Возможно, самое значительное, что чистый вывод JSON может быть использован в ML-пайплайнах для автоматизированного анализа или поддержки рецензирования. Мы экспериментировали с ИИ-агентом, который использует данные, структурированные Docling, для извлечения инсайтов. Например, имея документ, обработанный Docling, наш ИИ-агент может отвечать на вопросы, такие как “Каковы аффилиации авторов?” путем обхода структуры JSON. Мы просто предоставляем агенту структурированный текст и спрашиваем, что нам нужно. В коде это выглядело так:

  query = "Извлечь все метаданные из документа и вернуть один объект JSON."
  input_data = {
      "messages": [("user", query)],
      "file_path": "sample_article.pdf"
  }
  # Вызовите агента LLM с структурированным документом в качестве контекста
  result_state = agent_executor.ainvoke(input_data)
  final_answer = result_state["messages"][-1].content
  metadata = json.loads(final_answer)

Пример кода: Использование агента на базе LangChain для запроса документа Docling. В нашем сервисе FastAPI мы передаем запрос пользователя и путь к файлу документа в агент LangChain (agent_executor). Агент был настроен с инструментами, которые взаимодействуют с Docling – например, один инструмент может получить заголовок документа, другой может получить авторов и т. д., все это с использованием контента, разобранного Docling. Окончательный ответ агента (здесь, final_answer) – это строка JSON. Затем мы разбираем ее в словарь Python metadata. Это метаданные JSON является результатом анализа LLM структуры Docling документа. Это может выглядеть примерно так:

 {
      "название": "Прогнозирование социальных, геополитических и экономических событий с использованием 'Технологии Банченко'",
      "авторы": [
          "Денис Банченко",
          "Михаил Капустин"
      ],
      "аннотация": "В этой статье представлено исследование взаимозависимости между субъективным опытом, полученным через осознанные сны, и объективно наблюдаемыми процессами, зависящими от коллективного сознания. Основываясь на теоретических исследованиях в области сознания, коллективного сознательного и бессознательного, а также экспериментальных данных, были сделаны предположения о природе такой взаимосвязи. Предлагается концепция для обсуждения формирования структур, способных использовать такие явления для контролируемых видов деятельности, таких как: принятие экономико-политических решений, управление инвестициями и формирование социальных трансформаций. В статье представлена цифровая система для управления прогнозами событий и рыночными тенденциями, разработанная корпорацией BlackRock. Различные аспекты рынка — переоцененные компании, потенциальные риски, влияние политических проектов на финансовый мир, а также возможные области будущих финансовых кризисов — находятся в ведении искусственного интеллекта, используемого в BlackRock.",
      "doi": "10.33425/2690-8077.1119",
      "ключевые слова": [
          "государства",
          "прогнозы",
          "прогнозирование",
          "событие",
          "синхронизация"
      ]
  }

Пример вывода: Здесь агент определил ключевые поля из документа — название, авторы, аффилиации, аннотация и т. д. Этот JSON был сгенерирован LLM после того, как он использовал Docling для навигации по структуре документа. Мы могли бы напрямую передать этот структурированный вывод в последующие системы: например, в базу данных метаданных статей или в обучающий корпус для модели ML.

Повторно используемые компоненты: Как только термин, концепция или цитата добавлены в качестве узла в Docling, их можно повторно использовать в разных документах или сделать частью более крупного корпуса. Это идеально подходит для журналов с повторяющимися темами или исследователей, создающих перекрестную библиотеку концепций. В нашем случае, если несколько статей определяли один и тот же технический термин, мы могли бы объединить их в один лексический узел, на который ссылаются все вхождения — фактически создавая динамический глоссарий.

🎯 Цель: Демонстрация того, как Docling трансформирует способ подачи и обработки академической работы — от статических PDF-файлов к динамическим, структурированным и совместимым объектам знаний.

Внутренняя структура Docling: JSON, узлы и графы знаний

🔍 Ключевые моменты для освещения:

Все это узел: В Docling как лингвистические элементы, так и текстовые сегменты хранятся в виде узлов в графе. Слово, предложение, комментарий, лексическая запись — все рассматривается как объекты, которые могут быть связаны. Эта единая абстракция "узла" означает, что даже метаданные или аннотации могут быть узлами. Например, имя автора может быть узлом, который ссылается на узел библиографической записи или узел аффиляции. В лингвистическом контексте морфема или глосса — это узел, который связывается с другими (например, узлом слова или узлом значения). Для научной статьи мы рассматривали разделы и абзацы как узлы.
Формат на основе JSON: Docling хранит все данные в чистом, читаемом человеком формате JSON. Каждый объект/узел имеет поля, такие как id (уникальный идентификатор), type или label (какой это узел), text содержимое и потенциально ссылки на другие узлы (через идентификаторы в массиве links. Эта структура идеальна для версионирования, экспорта или подачи в NLP/LLM пайплайны, потому что она читаема как человеком, так и машиной. Например, упрощенное представление узла может выглядеть так: "id"

  {
      "узел123": "type",
      "text": "label",
      "Предложение": "text",
      "Быстрая коричневая лисица прыгает через ленивую собаку.": "links",
      "узел124": ["узел125". ,  ]
  }

Пример: Вышеуказанный JSON может представлять узел предложения с двумя ссылками (возможно, ссылающимися на узлы 124 и 125, которые могут быть его переводом или связанными заметками). На практике JSON Docling может иметь дополнительные поля (например, метаданные или информацию о происхождении), но принцип заключается в том, что все хранится в виде объектов JSON. В нашем проекте мы использовали это, храня целые документы в виде коллекций узлов JSON. Поскольку это просто JSON, мы могли легко сериализовать или десериализовать данные, отправить их через API или сохранить в Git. На самом деле модели Python Docling используют Pydantic, поэтому мы часто использовали model_dump() и model_dump_json() для получения JSON-сериализаций узлов или целых документов. Это сделало интеграцию с другими системами тривиальной.

Графовые отношения: Отношения между узлами могут кодировать различные структуры:
1. Родитель-ребенок (иерархическая структура): например, узел абзаца может иметь дочерние узлы для каждого предложения, или узел главы может иметь детей для разделов. В деревопостроении или синтаксическом анализе связи родитель-ребенок захватывают дерево разбора.
2. Семантические связи: например, отношения такие как “связано с”, “поддерживает”, “противоречит”. Для научной статьи вы можете связать узел Методология секции с узлом Данные с отношением “использует данные из”. Или свяжите узел Заключение с узлом Гипотеза с “поддерживает”, если заключение поддерживает первоначальную гипотезу.
3. Ссылки на выравнивание: например, связывание параллельных текстов или переводов. В лингвистике это может связывать узел предложения на английском с его испанским узлом перевода. В нашем академическом контексте мы не использовали это так часто, но можно представить, что связывается узел оригинальной статьи с узлом, содержащим сгенерированное ИИ резюме, например.
Пользовательские аннотации: Пользователи могут определять свои собственные слои аннотаций по мере необходимости. Docling не ограничен фиксированной схемой. Некоторые примеры аннотаций, которые можно включить:
1. Грамматические теги (для лингвистических корпусов, например, маркировка существительного, глагола, времени на узлах, представляющих слова)
2. Глоссы или переводы терминов
3. Комментарии или заметки (для рецензирования или личных заметок, прикрепленных к любому узлу)
4. Метаданные, такие как источник, автор, год, оценки уверенности и т. д.

В нашем случае использования мы аннотировали узлы информацией о происхождении — каждый DocItem содержал ссылку на номер страницы PDF, из которого он был получен, через prov поле. Таким образом, если наш ИИ-агент извлек цитату или факт, мы точно знали, с какой страницы оригинального PDF это было (что важно для проверки). Поскольку модель данных Docling позволяла произвольные поля, мы просто добавили prov: {page_no: X} поле к каждому узлу при разборе.

Поддержка мультимодального контента: Хотя сосредоточен на тексте, Docling поддерживает вложения, такие как аудио или изображения, и может связывать их с узлами транскрипции. Например, корпус устных историй может иметь аудиофайлы, связанные с текстовыми транскрипциями в качестве узлов. Хотя наш проект в основном работал с PDF и текстом, эта функция отлична для цифровых гуманитариев или лингвистов, работающих с данными разговорной речи — вы можете сохранить медиа и транскрипцию в согласованности в графе.
Экспортные возможности: Вы можете экспортировать данные из Docling в нескольких форматах:
1. Полный проект JSON: Весь корпус или проект можно выгрузить в одном JSON (или в папке JSON-файлов), что идеально подходит для резервного копирования или обмена данными с другими системами.
2. Отфильтрованные подмножества: Например, вы можете экспортировать только узлы лексикона или только определённую ветвь дерева (экспорт поддерева), если хотите получить лишь часть данных.
3. CSV: Табличный экспорт для лексиконов или структурированных данных (например, вы можете экспортировать список всех примеров предложений с их переводами в CSV).
4. Статический HTML: Полезно для архивирования или обмена, Docling может создать только для чтения HTML-вид вашего проекта (например, красиво оформленное дерево или словарь).
Варианты визуализации: Docling включает встроенные представления дерева и таблицы. Деревья помогают лингвистам видеть структуру предложений или помогают исследователю визуально сопоставить логику аргумента. Таблицы упрощают просмотр лексических записей или грамматических парадигм. Мы нашли представление дерева особенно полезным при сопоставлении структуры аргументов в статье — видеть визуальное дерево того, как узлы доказательства ответвлялись от узлов гипотезы, например, помогло как в понимании человеком, так и в разработке AI-подсказок.

🧠 Цель: Подчеркнуть, что Docling не просто система хранения — это модульное, читаемое машиной представление структурированного мышления, предназначенное для последующих приложений в AI, лингвистике и академической публикации. Прозрачность модели данных (JSON и узлы) означает, что она как читаема человеком для сотрудничества, так и читаема машиной для вычислений.

Случай использования: Docling в действии

🧪 Пример сценария: Исследовательская работа о "Цифровом неравенстве"

Представьте себе исследователя, работающего над исследованием под названием “Цифровое неравенство в системах образования в сельской местности.” Вместо того чтобы отправить его в виде статического PDF-файла, исследователь импортирует документ в Docling, чтобы структурировать его как динамический объект знаний. Вот как это может выглядеть:

🧩 Пошаговый разбор:

Импорт и сегментация: Исходный текст загружается в Docling и сегментируется на логические части — например, введение, гипотезы, методология, результаты, заключение и т. д. Каждый абзац (или даже каждое предложение, в зависимости от детализации) становится узлом в среде Docling. Например, введение может быть родительским узлом, содержащим дочерние узлы для каждого абзаца.
Семантическая маркировка и аннотирование: Ключевые термины, такие как “цифровой разрыв,” “инфраструктура,” “политическое вмешательство,” и “социально-экономический статус” идентифицируются и маркируются. В Docling вы можете создать узлы для каждого из этих понятий, а затем связать каждое упоминание их по всему документу. Эти термины становятся кликаемыми нитями, проходящими через исследование. Так что если “цифровой разрыв” упоминается как во введении, так и в результатах, оба случая связываются с одним и тем же узлом концепции Цифровой разрыв в графе знаний, формируя семантические связи по всему документу.
Картирование аргументов: Центральная гипотеза — “Доступ к цифровой инфраструктуре сильно коррелирует с академической успеваемостью в сельских районах” — представлена как центральный узел (возможно, типа Гипотеза). Узлы поддерживающих доказательств (таблицы данных, ссылки на предыдущие исследования, результаты опросов) добавляются как дочерние узлы под ним, визуально соединенные в дереве рассуждений. В представлении дерева Docling вы буквально увидите гипотезу в центре с ветвями к каждому элементу доказательства, поддерживающему ее. Если есть контраргументы или противоречивые данные, они также могут быть узлами, связанными с отношением, таким как противоречит или оспаривает.
Сотрудничество между коллегами: Совместные функции Docling позволяют соавтору или рецензенту присоединиться. Соавтор может добавлять комментарии к конкретной цепочке аргументов, например, предлагая альтернативную интерпретацию узла результатов опроса. Другой исследователь даже может связать корпус этого исследования с отдельным корпусом Docling по городской цифровой политике, устанавливая связи между идеями различных проектов (например, связывая узел концепции Цифровая инфраструктура в этом сельском исследовании с аналогичным узлом в городском исследовании). Эта межпроектная связь может обогатить контекст обоих проектов.
Экспорт и интеграция: Как только статья структурирована, ее можно экспортировать для различных целей. Вся графическая структура статьи может быть экспортирована в виде файла JSON для использования в конвейере обучения LLM или другом анализе ИИ. (В нашем случае мы действительно сделали это для теста: после структурирования статьи мы экспортировали метаданные и содержание в JSON и передали его языковой модели, чтобы увидеть, сможет ли она сгенерировать резюме. Структурированный ввод JSON сделал резюме более точными, потому что модель могла видеть помеченные разделы и отношения, а не просто необработанный текст.) Упрощенный HTML-вид статьи также может быть сгенерирован для публичного репозитория или веб-сайта, позволяя читателям взаимодействовать с содержимым без использования Docling напрямую. Ключевые метаданные (такие как поля, показанные в предыдущем примере JSON: заголовок, авторы, ключевые слова и т. д.) могут быть извлечены и переданы в индексационные движки, чтобы статья была доступна в цифровой библиотеке со всеми ее деталями.
Результат: Исследование больше не является плоским документом. Теперь это:
1. Поисковый: Поскольку каждая информация является узлом с явным содержанием и метаданными, вы можете запрашивать корпус (например, находить все узлы доказательств, которые поддерживают определенный тип утверждения, или искать в заключениях по корпусу статей).
2. Интерактивный: Читатели или рецензенты могут переходить по графу узлов. Можно мгновенно перейти от чтения предложения к просмотру связанных данных или определений.
3. Модульный: Части этой статьи могут быть отсоединены или переработаны. Например, раздел обзора литературы (как поддерево узлов) может быть повторно использован или сравнен с обзором литературы другой статьи на аналогичную тему.
4. Интегрированный с более широкой экосистемой знаний: Поскольку содержание структурировано и связано, оно может соединяться с внешними корпусами или базами знаний. Наш воображаемый Цифровое неравенство корпус может связываться с наборами данных, с документами политики или с образовательными ресурсами, делая статью живой частью сети знаний, а не изолированным PDF-файлом на чьем-то жестком диске.

🎯 Цель: Иллюстрируйте, как Docling преобразует традиционную академическую статью в живой, связанный артефакт — такой, который поддерживает более богатую интерпретацию, повторное использование, сотрудничество и исследование на основе ИИ.

Связь с LLM и ИИ

Структурированный подход Docling к тексту делает его особенно мощным в эпоху ИИ и больших языковых моделей:

Структурированные корпуса для обучения и анализа: Большие языковые модели (LLM) лучше обучаются на структурированных, аннотированных корпусах. Docling может предоставить сокровищницу хорошо структурированного текста: например, дерево предложений для языка с низкими ресурсами или граф аргументов и доказательств из академических статей. Вместо того чтобы подавать LLM необработанный текст, мы могли бы предоставить ему JSON от Docling, который явно помечает разделы, отношения и метаданные. Это могло бы улучшить процессы тонкой настройки или проектирования подсказок, так как модель может быть направлена структурой (например, "используйте узлы Заключения статей в качестве обучающих данных для суммирования"). Четкое разделение частей (заголовков, аннотаций и т. д.) означает, что мы можем легко собрать обучающие наборы только из этих частей.
Docling как интерфейс рассуждений для LLM: Одна интересная идея заключается в том, чтобы использовать Docling в сочетании с LLM для выполнения логического рассуждения или вопросно-ответного взаимодействия. Поскольку Docling предоставляет граф знаний документа (или нескольких документов), LLM может перемещаться по этому графу с помощью инструментов. В прототипе нашего проекта мы настроили агента на основе LLM с инструментами, которые знали, как извлекать части графа Docling (например, "get_title", "get_authors" или даже "find_node containing X"). Агенту не нужно было слепо читать весь текст; он мог запрашивать конкретные части через эти инструменты. Этот подход MRKL (Mindstorm Reasoning Knowledge Language) позволил LLM, например, сначала извлечь узел аннотации, затем искать все узлы, помеченные как Заключение, а затем сформировать ответ. Docling по сути действовал как база данных и интерфейс через который LLM рассуждал о содержании. Результат был более точным и отслеживаемым, потому что мы знали, какие узлы ИИ консультировался для получения ответа.
Интеграционные конвейеры (экспорт JSON в ввод LLM): Мы показали пример экспорта проекта Docling в JSON и использования его в качестве ввода для LLM. Стоит отметить, что эта интеграция не обязательно должна быть индивидуальной — можно представить будущее, где Docling имеет прямой плагин для передачи данных в LLM или где инструмент LLM встроен в Docling для запроса корпуса. В нашем случае мы вручную организовали это с помощью кода на Python и LangChain, но принцип общий: *Docling предоставляет структурированные знания; LLM предоставляют рассуждения и генерацию языка.* Вместе они могут сформировать ИИ, который основан на кураторской базе знаний.

В заключение, совместимость Docling с рабочими процессами ИИ происходит от его структурированного, открытого формата. Выходы JSON и объектная модель означают, что вы можете легко написать скрипт, чтобы взять все узлы типа "Пример предложения" и отправить их в модель перевода или использовать LLM для заполнения недостающих связей в графе (представьте себе ИИ, который предлагает новые связи между узлами или автоматически заполняет метаданные на основе содержимого). Этот симбиоз Docling и LLM имеет большой потенциал как для академических исследований, так и для продвинутых приложений NLP.

Расширение и публикация

Наконец, давайте рассмотрим, как Docling масштабируется для совместных проектов, других инструментов и образовательных условий, выходящих за рамки индивидуального исследовательского использования.

Функции сотрудничества

Редактирование несколькими пользователями: Структура Docling облегчает работу нескольких исследователей над одним корпусом одновременно. Поскольку каждая часть данных является дискретной (в виде узлов), сотрудники могут добавлять или редактировать разные части проекта, не мешая друг другу. Например, один человек может аннотировать примеры в корпусе, в то время как другой пишет узлы комментариев в другом месте. (На технической ноте, поскольку все это JSON, использование систем контроля версий, таких как Git, позволяет относительно легко объединять изменения от разных участников.)
Контроль версий: Поскольку данные хранятся в виде текстовых файлов JSON, изменения могут отслеживаться с помощью Git или аналогичных систем. Каждое редактирование узла отображается как разница. По нашему опыту, мы поместили наш проект Docling под Git, и мы могли видеть построчно, что изменилось в JSON после каждой сессии редактирования. Эта прозрачность фантастична для академических команд, которым необходимо поддерживать четкую историю того, как данные (или анализы) развиваются со временем.
Режим рецензирования: Представьте себе режим, в котором рецензент или редактор может оставлять структурированные комментарии, непосредственно связанные с конкретными узлами (вместо примечаний на полях PDF). Docling может поддерживать это, рассматривая комментарии рецензентов как узлы, связанные с разделами или предложениями, к которым они относятся. Таким образом, рецензия становится частью графа знаний — комментарий привязан к точному месту критики, и автор может на него ответить, даже отслеживать его разрешение через версии.

Интеграция с другими инструментами

Zotero: Менеджеры ссылок, такие как Zotero, могут интегрироваться с Docling. Например, вы можете экспортировать все ссылки из проекта Docling (поскольку они могут быть узлами типа Ссылка) в формат, который понимает Zotero, или наоборот, импортировать из Zotero в Docling. Это помогает поддерживать синхронизацию между вашим корпусом Docling и менеджером библиографии.
ELAN и FLEx: Многие лингвисты используют такие инструменты, как ELAN (для аннотирования аудио/видео транскриптов) и FLEx (FieldWorks Language Explorer для создания словарей и грамматик). Docling может служить объединяющей платформой, импортируя данные из этих инструментов. Если у вас есть транскрипт интервью в формате ELAN, вы можете импортировать его в графовую структуру Docling, чтобы связать части транскрипта с лингвистическими заметками или переводами. Лексиконы FLEx могут быть импортированы как узлы лексикона Docling. В свою очередь, данные Docling могут быть экспортированы в эти форматы, если это необходимо для анализа в этих инструментах.
Obsidian и Notion: Системы управления личными знаниями, такие как Obsidian или Notion, процветают на связывании заметок — чем-то, что Docling делает по своей сути. С помощью легких JSON-экспортов Docling или возможных API-эндпоинтов вы можете синхронизировать данные с хранилищем Obsidian или базой данных Notion. Например, каждый узел Docling может стать заметкой в Obsidian (с обратными ссылками, соответствующими ссылкам Docling). Это соединит данные академических исследований и личные заметки, позволяя исследователям бесшовно перемещаться между корпусом Docling и их более широкой системой ведения заметок.

Образовательный потенциал

Интерактивные задания: Docling может использоваться в классе. Вместо того чтобы давать студентам статический текст, учитель может предоставить им корпус Docling статьи или короткого рассказа. Студенты могут быть приглашены исследовать его нелинейно — например, следовать узлам аргументации и определять, где аргумент может иметь слабые места, или находить все определения ключевых терминов через граф. Это формирует более критическую, исследовательскую привычку чтения.
Индивидуальные учебные корпуса: В обучении языкам или лингвистическом образовании преподаватель может создать индивидуальный корпус (набор предложений, мини-словарь и т. д.) в Docling для класса. Студенты могут затем использовать Docling, чтобы увидеть структуру предложений (деревья), проверить глоссы слов, услышать аудио, связанное с текстом, и т. д. Это становится практической платформой для обучения.
Кейс-стадии: Академическая статья, загруженная в Docling, может стать интерактивным учебным модулем. Например, историческая работа в Docling может позволить студентам щелкнуть по дате и увидеть временную шкалу или щелкнуть по ссылке и увидеть полный источник. Каждый раздел статьи может ссылаться на узлы фоновой информации, узлы наборов данных или мультимедиа. По сути, Docling может превратить линейный текст в мультимедийный опыт знаний, что отлично подходит для преподавания сложного материала.

🧠 Цель: Показать, что Docling является не только техническим инструментом разбора, но и платформой для сотрудничества, образовательным ресурсом и архивной структурой для ориентированных на будущее исследовательских рабочих процессов. Его использование охватывает от одиночных исследователей, структурирующих свои заметки, до команд, создающих совместные графы знаний, до учителей, создающих интерактивный контент для студентов.

Заключение: Почему Docling важен

✅ Что нам особенно понравилось

Модульная структура и основа JSON: Зависимость платформы от простого JSON и дискретных узлов делает ее невероятно гибкой и совместимой. Мы смогли интегрировать Docling в наши существующие рабочие процессы с минимальными трениями, и мы знаем, что всегда можем экспортировать наши данные и использовать их в другом месте, если это необходимо. Читаемость для машин по умолчанию является огромным плюсом в эпоху исследований, основанных на данных.
Графический интерфейс: Навигация по сложным исследовательским отношениям и синтаксическим структурам интуитивно понятна с графическим представлением Docling. Это как иметь ментальную карту вашего документа. Этот визуальный и структурный подход является освежающим изменением по сравнению с типичным линейным редактором документов и раскрывает связи, которые вы могли бы иначе упустить.
С открытым исходным кодом и легковесный: Docling с открытым исходным кодом и не является массивной корпоративной системой, что означает, что его легко принять, форкнуть или расширить. Мы ценим, что не привязаны к поставщику и можем вносить свой вклад или настраивать платформу под наши нужды (например, мы написали пользовательские скрипты на основе модели данных Docling, что было возможно, потому что код и формат данных доступны).
Мультидисциплинарный охват: Docling привлекает лингвистов, исследователей ИИ, цифровых гуманитариев и педагогов. Независимо от того, документируете ли вы исчезающий язык, анализируете юридические документы или преподаете курс литературы, основная идея текстов на основе узлов с аннотациями универсально полезна. Редко можно найти инструмент, который может удовлетворить такие разные аудитории, не чувствуя себя слишком узким или слишком общим — Docling находит хороший баланс.

🛠️ Что можно улучшить

Документация: Хотя платформа концептуально элегантна, ее ввод в эксплуатацию мог бы выиграть от большего количества учебных пособий, шаблонов и примеров из реальной жизни. Нам пришлось просмотреть некоторый код и примеры из сообщества, чтобы полностью понять лучшие практики. Для более широкого принятия мягкое введение (возможно, руководство «Docling для чайников» или больше примеров проектов) было бы ценным.
Пользовательский интерфейс (UI): Текущий пользовательский интерфейс, хотя и функционален, может показаться немного примитивным или техническим для менее технически подкованных пользователей. Более polished, удобный интерфейс (без потери продвинутых функций) мог бы расширить принятие Docling. Например, больше действий перетаскивания или режим для новичков помогли бы непрофессиональным пользователям освоить инструмент.
Локализация и доступность: Лучшее международное (i18n) поддержка сделает Docling более инклюзивным для неанглоязычных или многоязычных исследовательских сообществ. Также обеспечение соответствия интерфейса стандартам доступности (для пользователей с ограниченными возможностями) могло бы улучшить его полезность в образовательных учреждениях.

🤔 Почему мы выбрали Docling: В контексте создания платформы для публикации исследований нам нужен был инструмент, который мог бы структурировать научное мышление, а не просто хранить его. Docling выделялся как редкое сочетание лингвистической глубины, технической открытости и адаптивности к современным рабочим процессам ИИ. Его потенциал как интерфейса для рассуждений, а не просто текстового редактора, тесно соответствовал нашей цели разработки инструментов для академической работы следующего поколения, которые рассматривают знания как динамичные и взаимосвязанные.

🔭 Что дальше: В дальнейшем мы планируем провести пилотную реализацию в процессе подачи статей нашего журнала, используя Docling для анализа и обогащения выбранных статей. Это означает, что авторы могут подать статью и получить представление Docling наряду с обычным PDF, который затем можно использовать в рецензировании или для создания улучшенных форматов публикаций. Мы также создаем пользовательский конвейер JSON-to-LLM: по сути, используя экспорт Docling для подачи в LLM, который помогает с семантическим анализом (например, автоматические выделения или проверки согласованности в статье). Кроме того, мы исследуем возможность разработки учебных модулей на основе Docling для обучения студентов картированию аргументов и лингвистическому анализу — представьте класс, где студенты совместно аннотируют текст в Docling, а затем запрашивают его с помощью ИИ-помощника.

🎯 Последняя мысль: Docling — это не просто еще один цифровой инструмент — это философский сдвиг в том, как мы думаем о тексте, структуре и значении. В мире, все больше управляемом большими языковыми моделями и автоматизированными рабочими процессами, такие платформы, как Docling, помогают нам сохранить намерение, логику и нюансы в наших документах — по одному узлу за раз.