您是否需要向量数据库来对文件夹中的文档提问？ 对“让代理从我的文档中回答”这一需求的默认答案是嵌入管道和向量数据库。对于合同、报告或邮件文件夹，使用全文搜索和本地索引的代理能够提供有依据、引用的答案，且所需的技术设施要少得多。
将 PDF 转换为 LLM 就绪的 Markdown 的 3 种方法（以及本地为何更胜） 每个 RAG 流程都以 PDF 转 Markdown 开始，三种常见路径在输出内容和保留内容上各不相同。向本地 MCP 服务器发送一次提示即可保留标题和表格，而不向任何地方发送数据。
您的 RAG 流程从 Markdown 开始 — 保持此步骤本地化 转换步骤决定了检索器能够找到的内容，通常是没人检查的环节。GroupDocs.Markdown.Mcp 让 AI 代理在本地运行此步骤，保持标题、表格和元数据完整。
GroupDocs.Markdown for Python via .NET — 首次公开发布 推出一个 Python 库，将流行的文档格式导出为干净的 Markdown —— 只需一次 pip install，且无运行时依赖。
