Blog
Inginerie, ghiduri și benchmark-uri despre conversia documentelor în Markdown, pipeline-uri RAG și API-uri Rust rapide.
Ieșirea Markdown curată din PDF-uri este diferența dintre un pipeline RAG funcțional și un eșec silențios al recuperării. De ce un API dedicat întrece uneltele open-source.
Citește mai mult →AnyMD convertește PDF-uri obișnuite în Markdown în 0,3–0,8 secunde — de 4–10× mai rapid decât alternativele Python. Iată cifrele.
Citește mai mult →De ce Markdown este cel mai bun format intermediar pentru pipeline-uri RAG și de ce parsarea PDF brută distruge în tăcere calitatea recuperării.
Citește mai mult →Un API, o cheie de autentificare, peste 15 formate de intrare. Cum normalizezi orice bibliotecă de documente în Markdown curat pentru AI, RAG sau arhivare.
Citește mai mult →AnyMD nu stochează, nu citește și nu înregistrează conținutul documentelor. Fișierele sunt convertite în memorie și eliminate instantaneu. Pentru facturare se urmărește doar numărul de pagini.
Citește mai mult →Folosește API-ul REST AnyMD din Python pentru a converti fișiere DOCX în loturi — cu exemple async, gestionarea erorilor, paginare și streaming.
Citește mai mult →Convertește PDF-uri, DOCX și PPTX în Markdown din Node.js folosind fetch sau axios. Cu tipuri TypeScript, streaming și modele Express middleware.
Citește mai mult →Convertește documente în Markdown din Rust — cu reqwest, tokio și serde. Benchmark care arată cum clienții Rust împreună cu serverul Rust oferă cea mai mică latență.
Citește mai mult →Un pachet Go curat pentru conversia documentelor office în Markdown. Conștient de context, cu reîncercări și pattern-uri client HTTP partajate.
Citește mai mult →Procesează mii de fișiere din linia de comandă folosind curl, jq și GNU parallel — cel mai rapid mod de a converti un întreg director.
Citește mai mult →API-ul REST AnyMD funcționează din orice limbaj — Python, Node.js, Rust, Go, Java, Ruby, PHP, C#, curl. Un API, 15+ formate, în memorie, sub o secundă.
Citește mai mult →Markdown păstrează structura documentului — titluri, liste, tabele — ceea ce îl face intrarea ideală pentru strategii de fragmentare semantică. Compară fragmentarea pe bază de titluri, pe bază de tokeni și recursivă pe rezultatul AnyMD.
Citește mai mult →Fragmentarea recursivă de tip LangChain funcționează mai bine pe Markdown curat decât pe text PDF sau DOCX brut. Benchmark-uri care arată calitatea fragmentelor și precizia regăsirii.
Citește mai mult →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.
Citește mai mult →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.
Citește mai mult →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.
Citește mai mult →Benchmark comparing 10 chunking strategies across 500 real documents (PDFs, DOCX, PPTX, EPUB). Which strategy maximizes retrieval precision for RAG?
Citește mai mult →