PDF 转 Markdown,
喂 AI 不烧 token,也不喂脏数据
结构化 Markdown,标题层级、列表、表格、公式都在,扫描件也能转。
读不清的地方标 □ —— 转换环节编错一个数,你的知识库从源头就是脏的,而且没人会发现。
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结构化 Markdown,标题层级、列表、表格、公式都在,扫描件也能转。
读不清的地方标 □ —— 转换环节编错一个数,你的知识库从源头就是脏的,而且没人会发现。


PDF 直接上传会带一堆排版噪声。转成 Markdown 后正文更紧凑,同样的内容喂进去,token 消耗低一截。
标题层级、有序无序列表、表格、公式都转成对应的 Markdown / LaTeX 语法,AI 能读懂文档层次,而不是一坨流水文字。
只做忠实转录,不做“理解后重写”。读不清的地方标 □。脏数据一旦进了向量库,之后每一次检索都在放大这个错误,而且查不出来。
没有文字层的老合同、纸质资料照样转;一次能处理上千页,适合批量灌知识库。
直接传 PDF,模型要先自己解析排版,既费 token 又容易读串行(多栏、表格尤其容易乱)。先转成 Markdown 等于替它把脏活干了,读得准、花得少。
因为在 RAG 场景里,转换错误是不可见且会被放大的:错的内容进了向量库,之后每次检索都命中它,模型言之凿凿地引用一个从来不存在的数字,而你无从发现。所以我们宁可标 □。
可以,下载时选 .md 或 .txt 都行。
能,逐页识别。清晰度差的原件效果会打折,所以先免费看前 2 页再决定。
只用于你这一次转换,未付款最长 2 小时、已付款最长 24 小时自动删除,不留档、不用于训练模型。详见隐私政策。
单次上限 1000 页 / 60MB,超过 40 页转为后台任务并显示实时进度。