深入了解 Microsoft MarkItDown
什麼是 MarkItDown?
MarkItDown 是微軟開發的 Python 套件,旨在將多種文件格式轉換為 Markdown。
自推出以來,該庫的受歡迎程度直線上升,在短短兩週內就獲得了超過 25k 的 GitHub 星! ?
是什麼讓 MarkItDown 如此受歡迎?
MarkItDown 為多種文件類型提供強大的支持,例如:
- 辦公室格式:Word、PowerPoint、Excel
- 媒體檔案:圖像(帶有 EXIF 資料和描述)、音訊(帶有轉錄支援)
- 網路與資料格式:HTML、JSON、XML、CSV
- 檔案:ZIP 檔案
它不僅能夠處理 Word 等標準格式,還能夠處理多模式數據,這使其脫穎而出。例如,它使用 OCR 和語音識別從圖像和音訊檔案中提取內容。
將任何內容轉換為 Markdown 的能力使 MarkItDown 成為 LLM 培訓的強大工具。透過處理特定領域的文檔,它提供了豐富的上下文,以便在 LLM 支援的應用程式中產生更準確和相關的回應。
開始使用 MarkItDown
使用 MarkItDown 非常簡單 - 只需要 4 行程式碼:
這是 MarkItDown 的一些用例。
轉換 Word 文件會產生乾淨且精確的 Markdown:
即使是多選項卡 Excel 電子表格也能輕鬆處理:
ZIP 檔案?沒問題!該函式庫遞歸地解析其中的所有檔案:
最初,影像擷取可能不會產生任何結果:
這是因為 MarkItDown 依賴 LLM 來產生影像描述。透過整合LLM客戶端,您可以啟用此功能:
配置到位後,可以成功處理影像檔案:
注意:LLM 不會處理基於影像的 PDF。 PDF 需要 OCR 預處理來提取內容。
但是,PDF 在擷取時會遺失格式,因此無法區分標題和純文字:
限制
MarkItDown 並非沒有限制:
- 沒有 OCR 的 PDF 檔案無法處理。
- 從 PDF 檔案中提取時無法進行格式化。
儘管如此,作為一個開源項目,它是高度可自訂的。由於其乾淨的程式碼庫,開發人員可以輕鬆擴展其功能。
MarkItDown 的工作原理
MarkItDown 的架構簡單且模組化。
它有一個DocumentConverter類,它定義了一個通用的convert()方法:
各個轉換器繼承自該基底類別並動態註冊:
這種模組化方法可以輕鬆新增對新檔案類型的支援。
文件轉換工作流程
辦公室文件
使用 mammoth、pandas 或 pptx 等函式庫將 Office 檔案轉換為 HTML,然後使用 BeautifulSoup 轉換為 Markdown。
音訊檔案
音訊是透過使用Google API 的speech_recognition 庫轉錄的。
(微軟,為什麼這裡沒有 Azure??)
圖片
影像處理涉及透過 LLM 提示產生標題:
「為這張圖片寫下詳細的描述。」
PDF 文件
PDF 由 pdfminer 庫處理,但缺乏內建 OCR。您必須預處理 PDF 才能提取文字。
將 MarkItDown 部署為 API
MarkItDown 可以在本地運行,但將其作為 API 託管可以釋放額外的靈活性,使其可以輕鬆整合到 Zapier 和 n8n 等工作流程中。
這是使用 FastAPI 的 MarkItDown API 的簡單範例:
呼叫API:
免費託管 API
託管 Python API 可能很棘手。 AWS EC2 或 DigitalOcean 等傳統服務需要租用整個伺服器,這總是很昂貴的。
但是現在,您可以使用Leapcell。
這是一個可以以無伺服器方式託管 Python 程式碼庫的平台 - 它僅按 API 呼叫收費,並且提供慷慨的免費使用。
只需連接您的 GitHub 儲存庫,定義建置和啟動命令,就可以了:
現在您擁有了一個託管在雲端的 MarkItDown API,可以整合到您的工作流程中,最重要的是,僅在真正調用時收費。
立即開始在 Leapcell 上建立自己的 MarkItDown API! ?
以上是深入了解 Microsoft MarkItDown的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

Video Face Swap
使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱門文章

熱工具

記事本++7.3.1
好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版
中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1
強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6
視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版
神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

pythonlistsarepartofthestAndArdLibrary,herilearRaysarenot.listsarebuilt-In,多功能,和Rused ForStoringCollections,而EasaraySaraySaraySaraysaraySaraySaraysaraySaraysarrayModuleandleandleandlesscommonlyusedDduetolimitedFunctionalityFunctionalityFunctionality。

Python在自動化、腳本編寫和任務管理中表現出色。 1)自動化:通過標準庫如os、shutil實現文件備份。 2)腳本編寫:使用psutil庫監控系統資源。 3)任務管理:利用schedule庫調度任務。 Python的易用性和豐富庫支持使其在這些領域中成為首選工具。

Python在科學計算中的應用包括數據分析、機器學習、數值模擬和可視化。 1.Numpy提供高效的多維數組和數學函數。 2.SciPy擴展Numpy功能,提供優化和線性代數工具。 3.Pandas用於數據處理和分析。 4.Matplotlib用於生成各種圖表和可視化結果。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優
