前言¶
在開發 DeepSeek Harness (DSH) 插件或使用 DSH 智能體時，處理非結構化文檔（如 PDF、掃描件）是常見需求。傳統做法通常依賴外部 API，存在隱私泄露風險或網絡延遲。dsh-docs 提供了一種本地化的解決方案，能夠直接在本地計算機上完成文檔讀取、OCR 識別及文本提取。
這是什麼¶
protoctistmoses143/dsh-docs 是一個模型推理類插件，專注於本地文檔處理。它支持將 PDF、Office 文檔、圖像以及掃描文檔轉換爲 Markdown、JSON 或純文本，內置離線 OCR 能力，無需服務器支持，確保數據隱私。
核心功能¶
該插件具備以下已覈實能力：
- 多格式讀取：支持 PDF、Office 文檔及圖像文件。
- 離線 OCR：無需網絡即可對掃描文檔進行文字識別，將圖片中的文字提取爲可編輯文本。
- 數據提取：支持全文提取，將文檔內容轉換爲 Markdown、JSON 或純文本格式。
- 文檔內搜索：支持在提取後的文本中進行搜索。
- 批處理：支持對多個文件進行批量處理。
- 隱私優先：所有處理均在本地完成，數據不會上傳至服務器。
安裝與依賴¶
該插件主要針對 Windows 計算機設計，且需要本地環境支持。
- 操作系統：Windows（主要支持 Windows 10/11）。
- 運行時依賴：
- Node.js 版本：
^22.19.0或>=24.0.0 - 包管理器：
pnpm版本>=10.0.0
- Node.js 版本：
典型用法¶
使用該插件主要通過圖形界面進行操作，無需編寫額外代碼。
- 啓動應用：運行安裝後的
dsh-docs應用程序。 - 拖放文件：在主窗口中直接拖入 PDF、Office 文檔或圖像文件。
- 結果導出：應用會自動解析文檔，並在界面上展示提取出的文本內容。用戶可以將提取出的文本複製到其他程序中，或將其作爲數據源。
示例場景：
用戶可以使用手機拍攝餐廳菜單的照片，將圖片傳輸至 PC，然後直接拖入 dsh-docs 窗口。系統會利用本地 OCR 引擎識別圖片中的文字，生成可編輯的菜單文本。
注意事項¶
- 平臺限制：插件設計主要用於 Windows 電腦，其他系統可能無法直接運行。
- 完全離線：OCR 功能和所有文檔處理過程均不依賴網絡連接。
- 隱私與安全：由於採用完全本地處理模式，適合處理敏感文檔。但在使用前，建議檢查 GitHub 源碼與許可證（MIT）。
總結¶
dsh-docs 爲 DSH 用戶提供了在本地處理文檔的可靠工具，特別是在需要保護數據隱私或無網絡環境的場景下，能夠有效解決文檔識別與提取的問題。
