Небольшая утилита от Microsoft: превращает PDF, Word, PowerPoint, Excel и другие файлы в Markdown, который удобно отдавать языковой модели.
Все репозитории
RAG и векторные БДqdrant
qdrant
Быстрая векторная база на Rust с фильтрацией по полям, гибридным поиском, квантованием и распределённым режимом. Доступна как контейнер и как облако.
Кому подойдёт
Разработчикам, которым нужна быстрая и простая в запуске векторная база для продакшена.
Как начать
- Запусти сервер:
docker run -p 6333:6333 qdrant/qdrant. - Подключись из Python:
QdrantClient(url="http://localhost:6333"). - Перед продакшеном прочитай руководства по установке и безопасности: сервер по умолчанию открыт всем.
Шаги взяты из README. Перед запуском сверься с актуальной версией в репозитории.
Звёзды за последние 30 дней
+5886 сент. — 6 окт.
Описание автора
Qdrant - High-performance, massive-scale Vector Database and Vector Search Engine for the next generation of AI. Also available in the cloud https://cloud.qdrant.io/
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.
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.