Heb je een vector-database nodig om vragen te stellen over een map met documenten?
Het standaardantwoord op ’laat de agent antwoorden uit mijn documenten’ is een embed‑pipeline en een vector-database. Voor een map met contracten, rapporten of e‑mail geeft een agent met full‑text zoeken en een lokale index je onderbouwde, geciteerde antwoorden met veel minder gereedschap.
3 manieren om PDF's om te zetten naar LLM-klaar Markdown (en waarom lokaal wint)
Elke RAG-pijplijn begint met PDF naar Markdown, en de drie gangbare routes verschillen in wat ze verzenden en wat ze behouden. Eén prompt naar een lokale MCP-server behoudt koppen en tabellen en stuurt nergens heen.
Je RAG-pijplijn begint met Markdown — houd die stap lokaal
De conversiestap bepaalt wat je retriever kan vinden, en het is meestal de stap die niemand controleert. GroupDocs.Markdown.Mcp laat een AI-agent deze lokaal uitvoeren, met koppen, tabellen en metadata intact.
GroupDocs.Markdown voor Python via .NET — Eerste openbare release
Introductie van een Python-bibliotheek om populaire documentformaten naar schone Markdown te exporteren — één enkele pip install zonder runtime-afhankelijkheden.
