Обзор Kreuzberg v4: как Rust-библиотека для обработки документов ускоряет RAG-пайплайны

Rust под капотом: почему скорость - это не просто слово

Если вы думали, что обработка документов для RAG - это скучно, Kreuzberg v4 заставит вас передумать. Эта Rust-библиотека не просто извлекает текст. Она дробит PDF, как орехи, и делает это быстрее, чем вы успеете сказать 'семантический чанкинг'.

Пока другие инструменты ковыряются в файлах на Python, Kreuzberg жмет на газ. Rust под капотом дает не только скорость, но и предсказуемое потребление памяти. Никаких внезапных падений из-за утечек. Библиотека родилась из боли - когда обрабатывать тысячи документов нужно было вчера.

Что умеет Kreuzberg v4: от OCR до эмбеддингов

Библиотека не скромничает. Вот что она делает из коробки:

• Извлекает текст из PDF, DOCX, HTML, Markdown и даже изображений
• Поддерживает 10 языков для OCR через плагины (Tesseract, EasyOCR)
• Семантическое чанкование - делит документ по смыслу, а не просто по символам
• Извлекает метаданные: автора, дату, заголовки, таблицы
• Генерирует эмбеддинги через ONNX-модели (без зависимостей от Python)
• Работает в несколько потоков без головной боли

Семантический чанкинг - это та фича, ради которой стоит попробовать. Вместо тупого разбиения текста на куски по 500 символов, Kreuzberg анализирует структуру документа. Абзацы, разделы, списки - все это сохраняется. Контекст не теряется.

Сравнение с конкурентами: кто быстрее, кто умнее

Unstructured, LlamaParse, Reducto - знакомые имена? Kreuzberg смотрит на них свысока. Не потому что высокомерный, а потому что написан на Rust.

Unstructured - это швейцарский нож, но написанный на Python. Он делает много, но не всегда быстро. LlamaParse - облачный сервис, который не подойдет для локальной обработки. Kreuzberg же работает там, где нужно - на вашем железе.

В тестах на тысячах PDF Kreuzberg обходит Unstructured в 3-5 раз по скорости. Память? Ест в разы меньше. Если вы уже сталкивались с OCR для агентов, то знаете, как важно быстродействие.

Как встроить Kreuzberg в ваш RAG-пайплайн

Допустим, у вас есть папка с документами. Вы хотите построить RAG-систему. Вот как Kreuzberg вписывается в эту картину:

1. Берете документы (PDF, DOCX, картинки) и кормите Kreuzberg
2. Библиотека извлекает текст, применяет OCR если нужно, делит на семантические чанки
3. Каждый чанк проходит через эмбеддер (встроенный ONNX или ваш собственный)
4. Полученные векторы отправляете в гибридный поиск (FAISS + BM25)
5. Profit! Ваш RAG теперь работает с документами любой сложности

Kreuzberg не требует танцев с бубном. Интерфейс простой: загрузил документ - получил структурированные данные. Поддерживает асинхронную обработку, так что можно параллелить на сколько ядер хватит.

Кому эта библиотека сломает мозг, а кому - сэкономит месяцы

Kreuzberg - не для всех. Если вы делаете разовый парсинг пары документов, возможно, он избыточен. Но если вы строите production-RAG, как в RAG 2026, то это ваш выбор.

Кому подойдет:

• Разработчикам, которые устали ждать обработки документов часами
• Командам, которым нужна предсказуемая производительность (без сюрпризов от GC)
• Проектам с разнородными документами (PDF со сканами, DOCX, HTML)
• Всем, кто хочет семантический чанкинг без написания своего велосипеда

Кому не подойдет:

• Тем, кто боится Rust (хотя API дружелюбный)
• Проектам только с текстовыми файлами (TXT, MD) - можно использовать что-то проще
• Если нужен только OCR без обработки - тогда лучше специализированные инструменты

Фишка Kreuzberg в том, что он закрывает всю цепочку обработки документов. От сырого файла до векторов. И делает это так быстро, что вы успеете выпить кофе, пока другие библиотеки только разогреваются.

Следующий шаг? Комбинируйте Kreuzberg с самообновляющимся поисковиком и получите RAG, который не стареет.