您是否需要向量資料庫來對資料夾中的文件提出問題？ 對「讓代理從我的文件中回答」的預設回應是嵌入管線與向量資料庫。對於合約、報告或郵件的資料夾，具備全文搜尋與本機索引的代理能提供有根據、引用的答案，且所需的機制大幅減少。
將 PDF 轉換為 LLM 準備好的 Markdown 的 3 種方法（以及為何本地方案更勝一籌） 每個 RAG 流程都從 PDF 轉 Markdown 開始，三種常見路徑在輸出與保留的內容上各有不同。向本地 MCP 伺服器發送一次請求即可保留標題與表格，且不會將任何資料傳送至其他地方。
您的 RAG 流程從 Markdown 開始 — 保持此步驟在本地 轉換步驟決定檢索器能找到的內容，且通常是沒有人檢查的步驟。GroupDocs.Markdown.Mcp 讓 AI 代理在本地執行此步驟，保留標題、表格和中繼資料。
GroupDocs.Markdown for Python via .NET — 首次公開發行 推出一個 Python 函式庫，可將常見文件格式匯出為乾淨的 Markdown —— 只需一次 pip install，且無執行時相依性。
