把PDF交给AI，并不只是“打开文件”这么简单。系统得先找出段落、页码和文字位置，再把它们整理成机器能读的结构。run-llama推出的开源工具LiteParse，正是为这道前处理工序准备的：核心以Rust编写，强调速度、轻量和本地运行，不依赖云服务或专有大模型。
LiteParse用PDFium抽取文字，并保留边界框——也就是每段内容在页面上的矩形坐标，方便后续判断阅读顺序和出处。它还能先粗略检测文档复杂度，再决定是否启用OCR（把图片里的文字识别成可搜索文本）或更重的解析流程；内置Tesseract，也可连接其他OCR服务。结果可输出为Markdown、JSON或纯文本，供RAG（先检索资料再回答）与Agent使用，并支持Rust、Python、Node.js/TypeScript和浏览器。
边界也很明确：项目说明称，密集表格、多栏排版、图表、手写或扫描PDF仍更适合其云端LlamaParse。LiteParse的价值不是包办所有文档，而是给常规材料增加一个可本地部署的Rust入口。