107K Star:火爆的MarkItDown--一款用于将文件和办公文档转换为 Markdown 的 Python 工具

如果你正在寻找一种通过 API 将 PDF 文档转换为文本进行交互的方案,不妨看看这款最近颇受欢迎的 Markdown 转换工具------MarkItDown

MarkItDown 是什么

MarkItDown 是一个轻量级的 Python 工具,用于将各种文件转换为 Markdown,以便与 LLM 和相关的文本分析管道一起使用。如下图所示:

目前markitdown 支持的转换格式(截止2026.4.14):

PDF、PowerPoint、Word、Excel、Images (EXIF metadata and OCR)、Audio (EXIF metadata and speech transcription)、HTML、Text-based formats (CSV, JSON, XML)、ZIP files (iterates over contents)、Youtube URLs、EPubs

注意事项:专注于将重要的文档结构和内容保留为 Markdown(包括:标题、列表、表格、链接等)。 注意这个工具不能实现像预览工具那样,实现文档的高保真还原(包括样式、版式等)。

如果有这个能力,在很多地方都有不错的应用场景。

  • RAG 转换各种文档
  • PDF 内容加入到上下文对话
  • ......

补充一下为什么是 Markdown 格式

格式非常接近纯文本,几乎没有标记或格,但依然能呈现重要的文档结构,Markdown 对于 LLM ,格式在响应和训练时,理解友好、高效。

体验一下

注意 MarkItDown 需要 Python 3.10 或更高版本,建议使用虚拟环境以避免依赖冲突

第一步:clone

bash 复制代码
git clone git@github.com:microsoft/markitdown.git
cd markitdown

第二步: Anaconda 创建虚拟环境,也可以使用标准的 Python 安装、或者UV

ini 复制代码
conda create -n markitdown python=3.12
conda activate markitdown

第三步: 安装 MarkItDown

bash 复制代码
# 安装所有功能(包括 PDF、OCR 等)
pip install 'markitdown[all]'

# 安装特定功能
pip install 'markitdown[pdf]'  # 仅 PDF 支持
pip install 'markitdown[ocr]'  # 仅 OCR 支持

第四步: Command-Line 运行。(体验一下PDF的转换)

另外也支持 Python 语法的集成, 核心库默认主要处理文本转换,但通过 OCR 插件可扩展支持图片内容的提取。

OCR的能力

markitdown-ocr 插件为 PDF、DOCX、PPTX 和 XLSX 转换器添加了 OCR 支持,通过 LLM Vision 从嵌入的图像中提取文本。

arduino 复制代码
pip install markitdown-ocr
pip install openai  # or any OpenAI-compatible client

代码实例

ini 复制代码
from markitdown import MarkItDown
from openai import OpenAI

md = MarkItDown(
    enable_plugins=True,
    llm_client=OpenAI(),
    llm_model="gpt-4o",
)
result = md.convert("document_with_images.pdf")
print(result.text_content)

注意:如果没有提供 llm_client ,插件仍然会加载,但 OCR 会被静默跳过,因此不会处理图片内容。

最后总结

这是一个 python 工具包,没有 GUI 能力,可以自行集成应用中,目前支持将多种文件转换成 Markdown 文本内容,针对图片的转换借助 LLM 能力;如果没有OCR,投喂给大模型的文本还是稍微薄弱。

注意:这里的 Markdown 转换不是给人看的,没有那么好的还原度和保真,更多的是投喂给 LLM 的,所以这里的定位不要搞错了。

将其作为 RAG 处理各种文本、图片 Chunking ,可能是一种不错的选择,作为管道的一环是一种好的技术选型。

参考资料

相关推荐
脚本自动化开发9 分钟前
柔光屏平板怎么选?华为 MatePad Air Z 柔光版学
后端
锋行天下36 分钟前
langgraph 后端发自定义数据,前端接收方法概括
人工智能·python
程序猿DD1 小时前
OctaFuse 2.19.0:重做管理后台界面与交互,模型目录同步更新
后端
金銀銅鐵2 小时前
带您看懂字节码指令(一):一帧里有什么
java·后端·ai编程
泯泷2 小时前
单个 AI 再强,为什么也干不过一支 AI 团队?
人工智能·llm·agent
浪遏2 小时前
认识 wm:从多平台发布到可扩展 CLI 的架构设计
人工智能
深蓝AI2 小时前
英伟达换帅当天,我先跑了一遍 GPU 环境体检:版本矩阵比人事更值得盯
人工智能·gpu
码事漫谈3 小时前
Agent 测评是什么?大白话讲一讲
后端
皮皮林5513 小时前
在 IDEA 里斗个地主不过分吧!
后端
罗西的思考4 小时前
【轻量化复刻大模型 / KIMI K3】AttnRes 模块交互式演示
人工智能·算法·机器学习