Varför ett PDF-till-Markdown-API är avgörande för RAG-pipelines
Ren Markdown-utdata från PDF:er är skillnaden mellan en fungerande RAG-pipeline och tyst misslyckad sökning. Varför ett dedikerat API överträffar open source-verktyg.
Läs mer →Blogg
AnyMD-bloggen
Teknik, guider och benchmarkar om dokument-till-Markdown, RAG-pipelines och snabba API:er i Rust.
Det snabbaste PDF-till-Markdown-API:t — benchmarkar mot PyMuPDF4LLM, Marker och docling
AnyMD konverterar vanliga PDF:er till Markdown på 0,3–0,8 sekunder — 4–10× snabbare än Python-alternativ.
Läs mer →Bygg en RAG-ingestionspipeline som faktiskt fungerar
Varför Markdown är det bästa mellanformatet för RAG-pipelines och varför rå PDF-parsning förstör sökkvaliteten.
Läs mer →Konvertera dokument till Markdown från CLI eller Python
Ett API, en autentiseringsnyckel och över 15 indataformat för AI, RAG eller arkivering.
Läs mer →Ingen datalagring — så hanterar AnyMD dina dokument
AnyMD lagrar, läser eller loggar inte dokumentinnehåll. Filer konverteras i minnet och kastas direkt.
Läs mer →Konvertera DOCX till Markdown med Python
Använd AnyMDs REST API från Python för att batch-konvertera DOCX-filer — med async, felhantering, paginering och streaming-exempel.
Läs mer →Dokumentkonvertering till Markdown med Node.js
Konvertera PDF:er, DOCX och PPTX till Markdown från Node.js med fetch eller axios. Med TypeScript-typer, streaming och Express-middleware-mönster.
Läs mer →Dokumentkonvertering till Markdown med Rust
Konvertera dokument till Markdown från Rust — med reqwest, tokio och serde. Benchmark som visar hur Rust-klienter tillsammans med Rust-server ger lägst latens.
Läs mer →Dokumentkonvertering till Markdown med Go
Ett rent Go-paket för att konvertera kontorsdokument till Markdown. Kontextmedvetet, med återförsök och delade HTTP-klientmönster.
Läs mer →Batchkonvertering av dokument med Bash och jq
Bearbeta tusentals filer från kommandoraden med curl, jq och GNU parallel — det snabbaste sättet att konvertera en hel katalog.
Läs mer →Konvertera dokument till Markdown från alla språk
AnyMDs REST API fungerar från alla språk — Python, Node.js, Rust, Go, Java, Ruby, PHP, C#, curl. Ett API, 15+ format, i minnet, under en sekund.
Läs mer →Semantisk chunking från Markdown för RAG
Markdown bevarar dokumentstruktur — rubriker, listor, tabeller — vilket gör det till idealisk indata för semantiska chunking-strategier. Jämför rubrikbaserad, tokenbaserad och rekursiv chunking på AnyMD-utdata.
Läs mer →Rekursiv tecken-chunking på Markdown-utdata
LangChain-liknande rekursiv chunking fungerar bättre på ren Markdown än på rå PDF- eller DOCX-text. Benchmark som visar chunk-kvalitet och sökprecision.
Läs mer →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.
Läs mer →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.
Läs mer →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.
Läs mer →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?
Läs mer →