Небольшая утилита от Microsoft: превращает PDF, Word, PowerPoint, Excel и другие файлы в Markdown, который удобно отдавать языковой модели.
RAG и векторные БДdocling-project
docling
Библиотека от IBM для разбора документов: PDF, Office, HTML и картинки превращаются в единую структуру, из которой легко получить Markdown. Поддерживает визуальные модели для сложных страниц.
Кому подойдёт
Python-разработчикам, которые готовят документы для RAG и хотят сохранить структуру.
Как начать
- Установи:
pip install docling. - Конвертируй документ из терминала:
docling https://arxiv.org/pdf/2206.01062. - В коде используй
DocumentConverter().convert(source)— так рекомендует README.
Шаги взяты из README. Перед запуском сверься с актуальной версией в репозитории.
Звёзды за последние 30 дней
Описание автора
Get your documents ready for gen AI
Ещё в категории «RAG и векторные БД»
Сервис, который превращает любой сайт в чистый Markdown или структурированные данные для моделей. Умеет искать, скрейпить, обходить сайт целиком и даже кликать по странице.
Готовый RAG-движок с интерфейсом: разбирает документы по шаблонам, режет на фрагменты, ищет с цитатами и умеет агентный поиск. Разворачивается через Docker.
Открытый краулер на Python: заходит на страницы настоящим браузером и отдаёт чистый Markdown для LLM. Работает локально, в Docker или как облачный сервис.
Разбирает сложные PDF, сканы и офисные файлы в Markdown или JSON, сохраняя таблицы и формулы. Есть CLI, Python SDK и навык для агентов.
Готовое приложение «чат с вашими документами»: подключаешь любую модель и векторную базу, загружаешь файлы и общаешься. Есть десктопная версия и Docker, есть агенты.
