PDF和Word文件转换为Markdown的技术实现
PDF转Markdown技术实现
技术方案
使用Kimi AI API进行PDF内容提取和格式转换,采用三步流程:
- 文件上传:将PDF文件上传到Kimi服务器
- 内容提取:通过Kimi API提取PDF文件的文本内容
- 格式转换:使用Kimi AI的聊天完成API将提取的内容转换为Markdown格式
技术特点
- 依赖外部AI服务:需要配置Kimi API密钥
- 智能内容理解:利用AI理解文档结构和内容
- 格式保留:能够保留表格结构、标题层级和重要格式
- 自动清理:转换完成后自动删除上传的临时文件
代码实现要点
- 使用
fetch
与Kimi API交互 - 通过
FormData
处理文件上传 - 使用系统提示词指导AI进行格式转换
- 错误处理和资源清理
Word转Markdown技术实现
技术方案
采用混合转换方案,结合两个专业库的优势:
- Word到HTML :使用
mammoth
库将Word文档转换为HTML - HTML到Markdown :使用
node-html-markdown
库将HTML转换为Markdown
技术特点
- 本地处理:不依赖外部API,完全在本地处理
- 专业库支持:使用专门针对Word文档解析的库
- 格式保留:能够较好地保留文档格式和结构
- 高效转换:两步转换流程,处理速度较快
代码实现要点
- 使用
mammoth.convertToHtml()
将Word转换为HTML - 使用
NodeHtmlMarkdown().translate()
将HTML转换为Markdown - 简单的错误处理和响应返回
两种方案的对比
特性 | PDF转Markdown | Word转Markdown |
---|---|---|
技术依赖 | 外部AI服务(Kimi API) | 本地库(mammoth + node-html-markdown) |
处理方式 | AI理解内容后转换 | 两步格式转换 |
配置需求 | 需要API密钥 | 无额外配置 |
处理速度 | 较慢(网络请求+AI处理) | 较快(本地处理) |
成本 | 可能产生API调用费用 | 免费 |
格式保留能力 | 强(AI理解能力强) | 中等(依赖库的转换能力) |
可靠性 | 依赖外部服务稳定性 | 依赖本地库的稳定性 |
总结
PDF转Markdown采用了基于AI的方案,利用Kimi AI的强大内容理解能力,能够更好地处理复杂的PDF文档结构和格式,但需要依赖外部API并可能产生费用。
Word转Markdown采用了本地处理的混合方案,结合了mammoth对Word文档的良好解析能力和node-html-markdown的HTML到Markdown转换能力,处理速度快且无额外成本,但在处理复杂格式时可能不如AI方案。