Waarom een PDF-naar-Markdown-API essentieel is voor RAG-pipelines
Schone Markdown-uitvoer uit PDF's is het verschil tussen een werkende RAG-pipeline en stille retrieval-fouten. Waarom een speciale API open-source tools overtreft.
Lees meer →Blog
AnyMD-blog
Techniek, handleidingen en benchmarks over document-naar-Markdown-conversie, RAG-pijplijnen en snelle Rust-API's.
De snelste PDF-naar-Markdown-API — benchmarks tegenover PyMuPDF4LLM, Marker en docling
AnyMD zet typische PDF's in 0,3–0,8 seconde om naar Markdown — 4–10× sneller dan Python-alternatieven. Dit zijn de cijfers.
Lees meer →Een RAG-ingestiepijplijn bouwen die echt werkt
Waarom Markdown het beste tussenformaat voor RAG-pijplijnen is en waarom ruw PDF-parsen stilletjes de zoekkwaliteit vernietigt.
Lees meer →Documenten naar Markdown converteren via CLI of Python
Eén API, één authenticatiesleutel, meer dan 15 invoerformaten. Zo normaliseer je elke documentbibliotheek naar schone Markdown voor AI, RAG of archivering.
Lees meer →Geen gegevensbewaring — zo behandelt AnyMD je documenten
AnyMD slaat je documentinhoud niet op, leest hem niet en logt hem niet. Bestanden worden in het geheugen geconverteerd en direct verwijderd. Alleen het aantal pagina's wordt voor facturering bijgehouden.
Lees meer →DOCX converteren naar Markdown met Python
Gebruik AnyMD's REST API vanuit Python om DOCX-bestanden batchgewijs te converteren — met async, foutafhandeling, paginering en streaming voorbeelden.
Lees meer →Documentconversie naar Markdown met Node.js
Converteer PDF's, DOCX en PPTX naar Markdown vanuit Node.js met fetch of axios. Met TypeScript-types, streaming en Express middleware-patronen.
Lees meer →Documentconversie naar Markdown met Rust
Converteer documenten naar Markdown vanuit Rust — met reqwest, tokio en serde. Benchmark die laat zien hoe Rust-clients samen met Rust-server de laagste latentie bereiken.
Lees meer →Documenten naar Markdown converteren met Go
Een schoon Go-pakket voor het converteren van kantoordocumenten naar Markdown. Contextbewust, met herstelbare verbindingen en gedeelde HTTP-clientpatronen.
Lees meer →Batchconversie van documenten met Bash en jq
Verwerk duizenden bestanden vanaf de commandoregel met curl, jq en GNU parallel — de snelste manier om een hele map te converteren.
Lees meer →Converteer documenten naar Markdown vanuit elke taal
AnyMD's REST API werkt vanuit elke taal — Python, Node.js, Rust, Go, Java, Ruby, PHP, C#, curl. Één API, 15+ formaten, in het geheugen, onder een seconde.
Lees meer →Semantisch chunking van Markdown voor RAG
Markdown behoudt documentstructuur — koppen, lijsten, tabellen — waardoor het de ideale invoer is voor semantische chunkingstrategieën. Vergelijk op kop gebaseerd, token-gebaseerd en recursief chunking op AnyMD-output.
Lees meer →Recursief teken-chunking op Markdown-uitvoer
LangChain-achtig recursief chunking werkt beter op schone Markdown dan op ruwe PDF- of DOCX-tekst. Benchmarks die chunkkwaliteit en zoekprecisie tonen.
Lees meer →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.
Lees meer →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.
Lees meer →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.
Lees meer →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?
Lees meer →