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。

上传 PDF,免费看前 2 页
好不好自己看 · 满意再付 · 新用户首单 ¥4.9

别听我说,自己看

下面都是真实跑出来的结果,不是效果图。
样张是我们自己造的测试文件 —— 客户的文件转完就删,我们手上根本留不下来当案例。

双栏论文

科研 · 学生
原件(双栏论文)
双栏排版的论文扫描件
搞定PDF 输出
# 论人工智能的可解释性 摘要本文探讨深度学习模型可解释性问题指出当前主流方法在高风险领域应用时存在的三点不足并提出改进框架 一引言随着模型规模扩大其内部决策过程日益不透明这在医疗司法金融等领域带来严重的问责困难
左栏读完再读右栏,没有交错。
双栏交错是免费工具的头号死法 —— 混在一起的段落喂给 AI,它会当成一句话读,答出来的东西全是错的。

带公式的教材

科研 · 考研
原件(教材公式)
含数学公式的教材扫描件
搞定PDF 输出
设样本容量为 n,样本均值 $\bar{x} = (1/n)\cdot\sum x_i$ 则样本方差 $S^2 = [\sum (x_i - \bar{x})^2] / (n - 1)$ 标准误 SE = S / $\sqrt{n}$,置信区间为 $\bar{x} \pm t(\alpha/2, n-1) \cdot SE$
公式输出标准 LaTeX,上标、下标、上划线全部正确。
不是把公式丢掉,也不是转成一串看不懂的乱码。

为什么要多转这一道

PDF 是给人看的排版格式,不是给模型读的数据格式。中间这一道,决定 AI 读得准不准。

省 token,省钱

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。

结构留得住

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。

不瞎编 —— 这条对 RAG 最要命

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。

扫描件、上千页都能吃

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。

价格

按页数分档,一次性付费,没有会员套路
≤ 20 页
¥6.9
≤ 50 页
¥9.9
≤ 100 页
¥14.9
≤ 200 页
¥29.9
≤ 1000 页
¥99
新用户首单 ¥4.9,任意页数任意文件
上千页也能一次转完 —— 别的在线工具通常 200 页就不收了

常见问题

跟直接把 PDF 传给 AI 有什么区别?

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。

为什么强调“不瞎编”?

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 □。

能导出纯文本吗?

可以,下载时选 .md 或 .txt 都行。

扫描件也能转吗?

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。

我的文件安全吗?

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。

最多能转多少页?

单次上限 1000 页 / 60MB,超过 40 页转为后台任务并显示实时进度。

先看效果,再决定付不付

上传 PDF,免费预览前 2 页