这是一个非常现代且干净的开发环境配置方式！使用 Scoop 安装的 uv，并且不依赖系统注册表中的 Python，这完全符合“隔离环境”的最佳实践。
由于 PaddleOCR 依赖较多（如 PaddlePaddle 深度学习框架），使用 uv 来创建一个独立的虚拟环境是最佳选择。
请按照以下步骤一步步操作：
第一步：准备项目目录和 Python 环境
因为你的 Python 是由 uv 管理的，我们不需要去管系统里有没有 Python，直接让 uv 为这个项目拉取一个兼容的 Python 版本。建议使用 Python 3.10 或 3.11（PaddlePaddle 对极新版 Python 3.12+ 的支持有时会有延迟，3.10 是最稳的）。
创建项目文件夹（在 PowerShell 或 CMD 中）：
PowerShell
mkdir MyKnowledgeBase cd MyKnowledgeBase创建虚拟环境并指定 Python 版本：
运行以下命令，uv 会自动下载一个独立的 Python 3.10 并创建环境：
PowerShell
uv venv --python 3.10成功后，你会看到目录下多了一个
.venv文件夹。
第二步：激活虚拟环境
在 Windows 上，即使是用 uv 创建的，也建议先激活环境，这样后续的命令会更直观。
PowerShell
# PowerShell
.venv\Scripts\activate
# 如果是 CMD
.venv\Scripts\activate.bat
激活后，你的命令行前面应该会出现 (MyKnowledgeBase) 或者 (.venv) 的提示。
第三步：安装 PaddlePaddle (引擎)
PaddleOCR 需要基于 PaddlePaddle 框架运行。
注：如果你没有独立显卡或不想配置 CUDA，请安装 CPU 版本（体积小，配置简单，做文档解析足够了）。
使用 uv pip 进行安装（速度极快）：
PowerShell
# 安装 CPU 版本 (推荐初学者)
uv pip install paddlepaddle
# 如果你有 NVIDIA 显卡且配置好了 CUDA 11.8+，想用 GPU 加速，请用：
# uv pip install paddlepaddle-gpu==2.6.1 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html
# (GPU配置较复杂，建议先用CPU跑通)
第四步：安装 PaddleOCR 和必要的依赖
接下来安装 OCR 主程序。
PowerShell
uv pip install "paddleocr>=2.7"
⚠️ Windows 常见报错预警：
PaddleOCR 依赖 shapely 和 lanms-neo 等库。uv 通常能很好地处理预编译的 whl 包。
如果安装过程中报错提示
Microsoft Visual C++ 14.0 is required，你需要下载安装 Visual Studio Build Tools（勾选 "C++ 桌面开发"）。但在 uv + Python 3.10 环境下，通常能直接拉取到编译好的 wheel 包，无需编译。
第五步：验证安装 & 下载模型
安装完成后，我们需要验证一下是否能运行。PaddleOCR 第一次运行时会自动下载轻量级模型（约几十MB）。
在命令行中输入以下命令测试（确保虚拟环境已激活）：
PowerShell
paddleocr --help
如果没有报错并输出了帮助信息，说明安装成功！
第六步：实战——将 PDF 转为 Markdown (结合上一轮的方案)
既然环境好了，我们直接通过 Python 脚本来实现你在上一轮想要的**“PDF 资料转 Markdown 知识库”**功能。
在你的项目目录下新建一个文件 pdf_to_md.py，粘贴以下代码：
Python
import os
from paddleocr import PPStructure, save_structure_res
from paddleocr.ppstructure.recovery.recovery_to_doc import sorted_layout_boxes, convert_info_docx
# 1. 初始化版面分析引擎 (专门用于提取结构)
# table=False 如果你的书里表格不多，关掉可以快一点；如果表格多一定要开
# recovery=True 是关键，它允许恢复版面
engine = PPStructure(show_log=True, image_orientation=True, table=True, recovery=True)
# 2. 设置你的文件路径
pdf_path = './test_book.pdf' # 替换把你本地的PDF文件名
output_folder = './output_result'
# 3. 开始处理
print(f"开始处理: {pdf_path} ...")
# PaddleOCR会自动将PDF转图处理，img_idx是页码
result = engine(pdf_path, img_idx=None)
# 4. 保存结果
save_structure_res(result, output_folder, os.path.basename(pdf_path).split('.')[0])
# 5. 重点：生成 Markdown 内容
# PaddleOCR默认输出可能是txt或docx，我们需要提取里面的结构化文本
print("正在生成 Markdown...")
# 这里的逻辑是遍历每一页的识别结果
full_markdown_content = ""
for page_result in result:
# 每一页的结构化数据
# res 是一个列表，包含这一页所有的区块（标题、正文、表格）
# 这里我们做一个简单的拼接，更复杂的Markdown转换RAGFlow等工具内部有更复杂的逻辑
# 但PaddleOCR本身已经按阅读顺序排好了
for region in page_result:
region_type = region['type'] # header, footer, title, text, table, figure
res_list = region['res'] # 具体的文字内容
# 简单清洗逻辑
text_block = ""
if isinstance(res_list, list):
for line in res_list:
text_block += line['text'] + "\n"
# 根据类型添加Markdown标记
if region_type == 'title':
full_markdown_content += f"## {text_block}\n"
elif region_type == 'table':
full_markdown_content += f"\n[这是一个表格 HTML/Markdown 数据，PaddleOCR会在result文件夹生成单独的excel，这里仅做占位]\n{region['res']['html']}\n"
elif region_type == 'figure':
full_markdown_content += f"\n> [图片内容: {text_block}]\n"
else:
full_markdown_content += f"{text_block}\n"
full_markdown_content += "\n---\n" # 分页符
# 将最终结果写入 .md 文件
md_filename = os.path.join(output_folder, "knowledge_base.md")
with open(md_filename, "w", encoding="utf-8") as f:
f.write(full_markdown_content)
print(f"搞定！Markdown 文件已生成：{md_filename}")
运行方式
把你要测试的 PDF (例如
book.pdf) 放到这个文件夹。修改代码中的文件名。
运行：
PowerShell
python pdf_to_md.py
总结
你现在的环境非常清爽：
Scoop 管理 uv。
uv 管理项目内的 Python 3.10 (不污染系统)。
uv pip 安装了 PaddleOCR。
如果在安装 paddlepaddle 或运行代码时遇到任何报错（特别是 Windows 缺少 dll 之类的），请把报错信息发给我，我帮你排查！