What is MarkItDown?
将各种信息整合到大型语言模型和文本分析流程中可能是一个巨大的挑战。文档格式多种多样，包括PDF、演示文稿、电子表格、电子邮件，甚至还有音频和视频。手动提取可用的文本，同时还要尝试保留关键的结构细节，如标题、列表和表格，既耗时又容易出错。因此，您需要一种可靠的方法来处理这些来源，并将其准备成LLM能够理解的格式。
MarkItDown是一款轻量级的Python实用工具，专门用于解决这一难题。它将各种文档类型转换为Markdown格式，这种格式与LLM和自动化文本处理高度兼容且高效。与标准的文档转换器不同，MarkItDown专注于准确捕获用于分析的重要结构和内容，使您的数据为工作流程的下一步做好准备。
主要特点：
🌍 处理多种格式： 通过单一工具处理PDF、Word、Excel、PowerPoint、图像（带OCR）、音频（带转录）、HTML、各种文本文件（CSV、JSON、XML）、ZIP 压缩文件、YouTube URL、EPub 等等。
📝 输出结构化 Markdown： 将文档转换为Markdown，保留关键的结构元素，如标题、列表、表格和链接。这提供了纯文本通常缺乏的上下文和组织，从而提高了LLM的理解能力。
⚡ 轻量高效： MarkItDown 被设计为一个实用工具，易于集成到现有脚本和工作流程中，而不会产生不必要的开销。
🔌 灵活安装： 仅安装特定文件类型所需的依赖项，或者通过单个命令包含对所有格式的支持。
🛠️ 开发者友好的界面： 通过简单的命令行界面 (CLI) 使用 MarkItDown 执行快速任务，或者使用其灵活的 API 将其直接集成到您的 Python 应用程序中。
🧩 通过插件扩展功能： 通过插件系统轻松添加对新格式或转换逻辑的支持，从而自定义和扩展MarkItDown的功能。
🧠 与 LLM 集成： 可以选择使用 LLM 来增强转换效果，例如为文档中找到的图像生成描述。
🌐 MCP 服务器集成： 将 MarkItDown 作为 MCP (Model Context Protocol) 服务器连接，以将其文档转换功能与诸如 Claude Desktop 之类的 LLM 应用程序无缝集成。
使用场景：
为 LLM 训练或 RAG 准备数据集： 假设您有一系列研究论文 (PDF)、内部报告 (Word 文档) 和会议记录 (HTML)，您需要将其馈送到 LLM 中进行分析或构建检索增强生成 (RAG) 系统。您可以使用MarkItDown的 CLI 或 Python API 批量处理整个目录，将所有文件转换为结构化的 Markdown 文档，以便您的模型可以轻松接收。
自动化内容提取以进行分析： 一位数据科学家需要从项目文件夹中的大量 Excel 电子表格、Word 表格和嵌入图像中提取数据。他们可以使用 MarkItDown 将所有内容转换为 Markdown，而不是为每种格式编写自定义解析器。然后，他们可以使用标准的文本处理工具或 LLM 从结构一致的 Markdown 输出中轻松提取信息。
构建 LLM 驱动的文档聊天机器人： 在开发允许用户上传文档（PDF、演示文稿等）并与之聊天的应用程序时，您需要一种可靠的方法将这些上传转换为 LLM 可以处理的文本。您可以通过其 Python API 或新的 MCP 服务器集成 MarkItDown，以在收到上传文件时自动将其转换为 Markdown，从而为您的 LLM 提供结构化的上下文，以获得更准确和相关的响应。
结论：
MarkItDown 简化了为大型语言模型和文本分析工作流程准备各种文档类型的复杂任务。通过将各种格式转换为结构化的、LLM 友好的 Markdown，它可以节省您大量的开发时间和精力。无论您是准备数据集、自动化数据提取还是构建 LLM 驱动的应用程序，MarkItDown 都提供了一个灵活高效的解决方案，让您的数据为分析做好准备。
More information on MarkItDown
Launched
Pricing Model
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Tech used
MarkItDown was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-05-19.
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