先说清楚它是什么：Docling 属于「搜索与知识库」方向的开源项目，IBM 开源的文档解析工具，可把 PDF 转为结构化格式。

这篇写给数据分析师：围绕取数与 SQL、清洗与可视化和分析报告这几类日常工作，说明它能帮上什么忙、怎么用、哪些地方必须自己把关。

数据分析师的三个高频用法

1. 取数与 SQL

可直接复制到 Docling 里修改：

根据表结构写 SQL：按月统计新增用户与 7 日留存，说明关联条件、时间口径和可能的重复计数问题。

把关：口径说明清楚。

2. 清洗与可视化

在 Docling 中可以这样提：

检查这份数据的质量：缺失、重复、异常值和格式问题，给出处理方案，并说明每种处理对结论的影响。

把关：说明了处理影响。

3. 分析报告

提示词示例：

根据分析结果写一页报告：结论先行、3 个关键发现、1 张建议图表、局限性和下一步建议。

把关：结论有数据支撑。

也可以试试：网页内容抓取

这是「搜索与知识库」类工具的通用任务，数据分析师同样用得上。

把这些网页转成 Markdown，去掉导航和广告，只保留正文、发布日期和作者；发布日期缺失时标注「未知」。

边界与合规

确认指标口径，敏感数据脱敏后再交给 AI 处理。

  • 产出由数据分析师本人负责，AI 只是草稿和辅助。
  • 对外内容发布前至少看一遍。
  • 如单位有规定的工具清单，优先在清单内选择；Docling 的同类还有 MinerU、Marker。

一周试用建议

选一个最常做的任务连续用 5 个工作日，记录每次节省的时间和需要修改的地方，再决定是否把 Docling 纳入日常流程。

更多可以试的用法

带来源的快速调研

输入：一个需要事实支撑的问题。

请回答【问题】，每个关键结论后标注来源链接；如果不同来源说法不一，请分别列出；最后给出你认为最可靠的来源及原因。

交付前确认：关键结论都有可点击来源。

资料卡片整理

输入：搜索得到的十几篇资料。

把这些资料整理成卡片：每张卡片包括一句话结论、关键数据、来源和可信度评价，最后按主题分组。

交付前确认：每张卡片都有来源。

构建问答测试集

输入：一份产品手册。

根据手册编写 20 个用户可能问的问题及标准答案，标注答案所在章节，用来评估知识库检索效果。

验收标准：每个答案都能在手册中找到。

常见问题：回答过于笼统

要求逐条引用原文，并限定只回答文档中有依据的内容。

常见问题：中文检索效果差

选择对中文支持好的嵌入模型，并为专有名词建立同义词。

常见问题：表格内容检索不到

换用能保留表格结构的解析工具，或单独把表格转成文本描述。

概念补充：引用溯源

回答附带原文出处，便于核对。

概念补充：切分（Chunking）

把长文档拆成适合检索的小段，大小影响效果。

适合人群：咨询顾问

咨询顾问可以用 Docling 处理行业研究、访谈整理等工作。需要注意：客户机密遵守保密协议，研究结论注明来源。

使用提醒

涉及个人信息、商业机密或受监管数据时，先确认 Docling 的数据处理条款，再决定能否使用。

文中提示词和示例仅作示意，实际效果取决于你的材料和 Docling 当前版本，重要内容请人工核对后再使用。

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