// rag · PaddlePaddle/PaddleOCR

PaddleOCR

PaddleOCR — проект с открытым исходным кодом из категории «RAG и базы знаний» от PaddlePaddle (PaddlePaddle/PaddleOCR на GitHub). У него 90 781 звезда на GitHub и 11 456 форков, он распространяется по лицензии Apache-2.0 и последний раз обновлялся на GitHub 16 сентября 2026.

Lightweight OCR toolkit turning PDFs and images into structured, LLM-ready data in 100+ languages

★ 90,8 тыс. звёзд⑂ 11,5 тыс. форковApache-2.0обновлено сент. 2026
▦ визуал — в README этого проекта нет встраиваемого скриншота,
поэтому здесь заглушка. Руководство ниже в любом случае полное.
// факты о проекте

Факты о проекте

Репозиторий
PaddlePaddle/PaddleOCR
Звёзды GitHub
90 781
Форки
11 456
Лицензия
Apache-2.0
Последнее обновление на GitHub
16 сентября 2026
Тип страницы
Полное руководство по установке
Официальный сайт
Official site
// как это работает

Как это работает

  1. Clarify your goal

    Decide what you want from PaddleOCR and check the README and requirements to confirm it fits your setup and Python environment.

  2. Get the code

    Clone the repository from GitHub (github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR) or use the documented install channel if you do not need the source.

  3. Install and configure

    Follow the README quickstart to install dependencies and set any required configuration or credentials.

  4. Run your first task

    Work through the README's first example end to end, then adapt it to your own project or data.

// возможности

Почему его любят

100+ language OCR

Supports text recognition in over 100 languages for documents and scene images.

Document parsing

PP-Structure and PaddleOCR-VL turn PDFs and images into structured data and Markdown for LLMs.

Universal text recognition

Scene OCR handles photos and real-world images, not just clean scans.

Key information extraction

Includes KIE capabilities for extracting fields from forms and documents.

Developer ecosystem

Part of the PaddlePaddle ecosystem with models, deployment tools and documentation.

Lightweight models

Designed as a powerful but lightweight toolkit that runs without a large GPU.

Advertisement
// запустите сами

Запустите сами

  1. Clone the repository

    Start by getting the source and entering the project directory.

    git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR.git
    cd PaddleOCR
  2. Install PaddleOCR

    Install the Python package from PyPI (the README's local deployment path).

    pip install paddleocr
  3. Run OCR on an image

    Use the CLI/API on a first document or image after installing.

    paddleocr ocr -i ./example.jpg  # see README for the exact command
// сценарии использования

Что можно создать

Documents end up in knowledge bases as well as pipelines: AppFlowy-Web gives projects, wikis and team docs an open-source AI workspace, while Compiiile turns a folder of markdown into a deployed site in one move. Readers working through the RAG & Knowledge shelf also stop at paper-qa, PaperQA2 — high-accuracy RAG for answering questions from scientific papers, with citations you can check.

Advertisement
// вопросы и ответы

Вопросы и ответы

Who maintains PaddleOCR?

It is maintained by PaddlePaddle and contributors on GitHub, where the repository github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR is the canonical home for code, issues and releases.

Is PaddleOCR free to use?

Yes — it is open source under the Apache-2.0 license. Read the license in the repository for what is permitted, including any conditions on redistribution or commercial use.

Does it need a paid API key?

No. PaddleOCR runs locally and needs no API key; optional hosted demos are separate.

How does PaddleOCR compare to alternatives?

Compared with Tesseract: PaddleOCR offers deep-learning models, layout and structure parsing and 100+ languages out of the box, beyond Tesseract's classic OCR engine.

How do I get started?

Clone github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR, follow the README quickstart to install it, and run the documented first example before adapting it to your own work.

// продолжить изучение

Похожие инструменты

RAG и базы знаний

MinerU

MinerU — turns PDFs and Office documents into LLM-ready Markdown and JSON for agents and RAG pipelines, Apache-2.0 plus terms

★ 82,5 тыс. звёздApache-2.0 + terms
Смотреть руководство →
RAG и базы знаний

opendataloader-pdf

Turn PDFs into AI-ready data: extract Markdown, JSON and tables — and auto-tag for accessibility

★ 29,5 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
RAG и базы знаний

knowhere

Knowhere turns documents into structured, hierarchy-native chunks ready for agents and RAG.

★ 3,7 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
RAG и базы знаний

llm-app

Ready-to-run templates for RAG, AI pipelines and enterprise search that stay in sync with live data

★ 58,8 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
RAG и базы знаний

xberg

Polyglot document intelligence in Rust — extract text, tables and structured data from 106 formats.

★ 9,4 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
RAG и базы знаний

quivr

Open-source engine turning continuous content streams into search, monitoring and alerts

★ 39,6 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
// альтернативы

Альтернативы: RAG и базы знаний

Другие проекты из категории «RAG и базы знаний» с наибольшим числом звёзд в каталоге LibreAI — реалистичный список альтернатив, если PaddleOCR вам не подходит.

// ещё в категории rag

Больше проектов: RAG и базы знаний

Соседние проекты из категории «RAG и базы знаний» в каталоге, ближайшие по числу звёзд к PaddleOCR — продолжайте изучать полку по обе стороны от него.

Получить PaddleOCR

Бесплатно и открыто — забирайте исходный код, ставьте звезду репозиторию и начинайте создавать.