Нужна ли вам векторная база данных, чтобы задавать вопросы о папке с документами?
Стандартный ответ на «позвольте агенту отвечать из моих документов» — это конвейер эмбеддингов и векторная база данных. Для папки с контрактами, отчетами или письмами агент с полнотекстовым поиском и локальным индексом предоставляет обоснованные, с ссылками ответы, используя гораздо меньше механизмов.
3 способа превратить PDF в готовый для LLM Markdown (и почему локальный вариант выигрывает)
Каждый конвейер RAG начинается с преобразования PDF в Markdown, и три распространённых пути различаются тем, что они отправляют и что сохраняют. Один запрос к локальному серверу MCP сохраняет заголовки и таблицы и ничего не отправляет.
Ваш конвейер RAG начинается с Markdown — сохраняйте этот шаг локально
Шаг конвертации определяет, что ваш ретривер может найти, и обычно это шаг, который никто не проверяет. GroupDocs.Markdown.Mcp позволяет AI‑агенту выполнять его локально, сохраняя заголовки, таблицы и метаданные.
GroupDocs.Markdown для Python через .NET — Первый публичный релиз
Представляем библиотеку Python для экспорта популярных форматов документов в чистый Markdown — одна команда pip install без зависимостей во время выполнения.
