Proč je API PDF do Markdownu nezbytné pro RAG pipeline
Čistý Markdown výstup z PDF je rozdíl mezi fungující RAG pipeline a tichým selháním vyhledávání. Proč dedikované API překonává open-source nástroje.
Číst dále →Blog
Blog AnyMD
Technické články, návody a benchmarky o převodu dokumentů do Markdownu, RAG pipeline a rychlých API v Rustu.
Nejrychlejší API PDF do Markdownu — benchmarky proti PyMuPDF4LLM, Marker a docling
AnyMD převádí běžné PDF do Markdownu za 0,3–0,8 sekundy — 4–10× rychleji než alternativy v Pythonu. Zde jsou čísla.
Číst dále →Jak postavit RAG ingestní pipeline, která skutečně funguje
Proč je Markdown nejlepší meziformát pro RAG pipeline a proč syrové parsování PDF potichu ničí kvalitu vyhledávání.
Číst dále →Převádějte dokumenty do Markdownu z CLI nebo Pythonu
Jedno API, jeden autentizační klíč, více než 15 vstupních formátů. Jak sjednotit knihovnu dokumentů do čistého Markdownu pro AI, RAG nebo archivaci.
Číst dále →Žádné uchovávání dat — jak AnyMD zachází s vašimi dokumenty
AnyMD neukládá, nečte ani nezapisuje obsah dokumentů do logů. Soubory se převádějí v paměti a ihned zahazují.
Číst dále →Převod DOCX do Markdownu s Pythonem
Použijte REST API AnyMD z Pythonu pro dávkový převod DOCX souborů — s async, zpracováním chyb, stránkováním a streamováním.
Číst dále →Převod dokumentů do Markdownu s Node.js
Převádějte PDF, DOCX a PPTX do Markdownu z Node.js pomocí fetch nebo axios. S TypeScript typy, streamováním a vzory Express middleware.
Číst dále →Převod dokumentů do Markdownu s Rustem
Převádějte dokumenty do Markdownu z Rustu — s reqwest, tokio a serde. Benchmark ukazující, jak Rust klienti společně s Rust serverem dosahují nejnižší latence.
Číst dále →Převod dokumentů do Markdownu s Go
Čistý Go balíček pro převod kancelářských dokumentů do Markdownu. Kontextový, s opakováním a sdílenými vzory HTTP klienta.
Číst dále →Dávkový převod dokumentů pomocí Bash a jq
Zpracujte tisíce souborů z příkazové řádky pomocí curl, jq a GNU parallel — nejrychlejší způsob, jak převést celý adresář.
Číst dále →Převádějte dokumenty do Markdownu z jakéhokoli jazyka
REST API AnyMD funguje z jakéhokoli jazyka — Python, Node.js, Rust, Go, Java, Ruby, PHP, C#, curl. Jedno API, 15+ formátů, v paměti, během sekundy.
Číst dále →Sémantické chunkování z Markdownu pro RAG
Markdown zachovává strukturu dokumentu — nadpisy, seznamy, tabulky — což z něj dělá ideální vstup pro strategie sémantického chunkování. Porovnání chunkování podle nadpisů, tokenů a rekurzivního chunkování na výstupu AnyMD.
Číst dále →Rekurzivní chunkování znaků na výstupu Markdown
Rekurzivní chunkování ve stylu LangChain funguje lépe na čistém Markdownu než na surovém textu PDF nebo DOCX. Benchmarky ukazující kvalitu chunků a přesnost vyhledávání.
Číst dále →Token-aware chunking for LLM context windows
Split Markdown documents into chunks that fit exactly inside your model's context window — with overlap, heading boundaries, and metadata injection. Works with OpenAI, Claude, and Llama tokenizers.
Číst dále →Heading-based hierarchical chunking
Use Markdown heading structure (#, ##, ###) to create a hierarchy of chunks — parent sections contain their children. The best chunking strategy for document Q&A and summarization.
Číst dále →Chunking Markdown tables and lists for structured retrieval
Tables and lists contain dense relational data that naive chunking destroys. How to preserve table headers and list structure when splitting Markdown for vector search.
Číst dále →Fixed-size vs variable-size chunking on real documents
Benchmark comparing 10 chunking strategies across 500 real documents (PDFs, DOCX, PPTX, EPUB). Which strategy maximizes retrieval precision for RAG?
Číst dále →