2025年最好的 MarkItDown 替代方案
-

提供結構化 Markdown,最高可將 token 用量節省達 70%,同時保持語義結構完整,並可直接匯入您的 RAG 或代理程式工作流程。無需安裝,順暢無阻——只需上傳,即可立即取得經 AI 優化的輸出內容。
-

-

OneFileLLM:為 LLM 整合資料的 CLI 工具。支援 GitHub、ArXiv、網頁爬取等功能。提供 XML 輸出與 token 數量計算。告別繁瑣的資料整理!
-

MegaParse 是一款功能強大且用途廣泛的剖析器,能夠輕鬆處理各種類型的文件。無論您處理的是文字、PDF、PowerPoint 簡報還是 Word 文件,MegaParse 都能滿足您的需求。專注於在剖析過程中確保資訊不遺失。
-

將 AI 智慧代理的 Markdown 內容,轉換成高品質的 PDF 文件。我們的 API 採用「代理程式優先」設計,能協助您填補技術間的鴻溝:提供 LaTeX 等級的精美排版,以及用於自動化的無縫微支付體驗。
-

Markdown Studio: The prompt engineering-first Markdown editor. Optimize LLM context, track tokens, and use AI templates for faster, cleaner workflows.
-

-

-

DocStrange:開源 Python 函式庫。將任何文件轉換成 AI 就緒的結構化資料,供 LLMs 與 RAG 使用,兼具隱私性與準確性。
-

Monkt 能將 PDF、Word 文件、Excel 試算表、PowerPoint 簡報和網頁轉換成結構化的 Markdown 或 JSON 格式,同時保留語義結構。透過 REST API 或網頁介面,您可以應用自定義 Schema、批次處理以及使用預定義範本。
-

LlamaParse 是一個解決方案,能讓大型語言模型(LLMs)讀取複雜文件中的資料。它能處理表格、圖表等內容,提供客製化剖析功能、多語言支援、簡易的 API 整合,並且符合 SOC 2 標準。
-

-

Nanonets-OCR-s: 結構化 OCR,突破純文字的限制。從文件中擷取表格、方程式、簽名等多種內容,並轉為 Markdown 格式,供 AI 使用。
-

迅速且精準地將PDF文件與影像轉換為可搜尋、可匯出,並供機器讀取的文字內容。我們為開發人員提供穩健強大的API,同時也為研究人員提供一款搭載OCR技術的生產力應用程式。
-

Easy Dataset:輕鬆從您的文件中建立 AI 訓練資料。使用自訂的問答資料集來微調 LLM。使用者友善且支援 OpenAI 格式。
-

-

資料科學家花費大量時間為 LLM 訓練清理資料,但開源 Python 函式庫 Uniflow 簡化了從 PDF 文件中提取和結構化文字的過程。
-

LangExtract:一套用於可驗證 LLM 資料擷取的 Python 函式庫。它能將非結構化文字轉化為精確、具備可查證來源,且讓您安心信賴的結構化資料。
-

AmyMind:AI 心智圖產生器。 快速將 PDF、Word 文件與文字內容轉換為結構清晰的視覺化圖譜。 將知識視覺化,更快掌握洞見。
-

Crawl4AI:開源網路爬蟲,專為將任何網站轉換為乾淨、適合大型語言模型(LLM)使用的資料,以供您的AI專案及RAG應用程式運用。
-

MinerU 助您釋放文件潛力—PDF、Word、PPT 轉換為 Markdown、JSON 的智慧型萃取工具。支援多語言、多格式,準確度高。免費且易於使用!
-

-

Doctly.ai 能準確解析複雜的 PDF 文件,並將內容提取為 Markdown 格式。非常適合企業、研究和法律領域。提供免費試用。節省時間,提升效率。
-

Chunkr 透過先進的版面分析、OCR(光學字元辨識)和智慧分塊技術,將複雜文件轉換為可供 AI 使用的資料,針對 RAG(檢索增強生成)和 LLM(大型語言模型)應用程式優化內容。
-

Documind:與您的 PDF 檔案進行 AI 聊天。即時精準回答您所有文件中的疑問。摘要文件、生成內容,並訓練客製化的聊天機器人。安全可靠。
-

PaddleOCR 是一款強大的 OCR 工具。透過佈局分析與多模型整合等功能,簡化文件處理流程。低代碼開發,高性能表現。非常適合數位化等應用。
-

-

-

Markup AI:API 優先的內容治理。Guardian Agents 確保在規模化部署下,無論是人類或大型語言模型所產出的內容,都能維持一致且合規。
-

認識 DocAnalyzer.AI,一款採用 AI 技術的文件分析工具。透過動態聊天介面,您可以即時獲得情境式答案和優異的分析結果。
