PDF-ից Markdown
Առևտրային օգտագործման համար
567 մոդելներ
Ջրային նշան չկա
Չի պահանջվում գրանցվել
մոդել
+ GPT-5, Claude, Gemini
PDF-ի թողնում է AI-ն այն վերածում է GitHub-ի համով Markdown-ի, որի գլխամասերը, կետեր, ցուցակներ, աղյուսակներ և կոդային բլոկները պահպանված են։ Գործարկվում է IBM Granite-Docling-258M (Apache 2.0)-ով։ Շատ ավելի արագ և խելացի, քան պարզ տեքստի դուրսբերումը։
Բացել Markdown-ի էջը... ~5-10 վայրկյան/էջ
Ավելի լայն ընտրանքներ
Արդյունք
Ցուցանիշները վերջանում են։
Ավելացնել տոկոսադրույքը
❤️ Սիրում ես Free.ai-ը, ասա ընկերներիդ։
Գրանցվեք -ին, որպեսզի ստանա այցելուի հղում և 30,000 տոկոս յուրաքանչյուր ընկերից.
Ուզում եք ավելին։
Առանց վճարի գրանցվել: 30,000 tokens/day
Անվճար գրանցում
Ձեր խնդրանքը քննվում է...
Ցանկացած PDF-ի վերածում GitHub-ի համով Markdown-ի, պահպանելով վերնագրերը, աղյուսակները, ցուցակները և կոդային բլոկները։ Հաղորդվում է IBM Granite-Docling-ի կողմից։ Ազատ, անսահմանափակ, առանց գրանցման։
Ինչպես օգտագործել PDF-ից Markdown
1
Տեղադրել ձեր մուտքագրումը
Տեղադրեք տեքստը, ներբեռնեք ֆայլ կամ նկարագրեք ցանկալիը։ Հաշիվը պահանջվում չէ։
2
Ընտրեք ստեղծել
Մեր ինտելեկտուալ ունակությունները վայրկյանների ընթացքում կկատարեն ձեր խնդրանքը` օգտագործելով բաց կոդով լավագույն մոդելները։
3
Տեղադրել և կիսվել
Բեռնել, կպցնել կամ կիսվել արդյունքներով։ Ազատ է անձնական և առևտրային օգտագործման համար։
Օգտագործել այս գործիքը API-ի միջոցով
Ավտոմատացրեք այս գործիքը ձեր սեփական կոդից։ OpenAI-ի հետ համընկնող REST վերջնական կետը, Bearer-token auth, ոչ մի հավելյալ SDK պահանջվում է։ Token-ի արժեքը համապատասխանում է վեբ ինտերֆեյսին։
curl -X POST https://api.free.ai/v1/chat/ \
-H "Authorization: Bearer sk-free-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model": "qwen7b", "messages": [{"role": "user", "content": "Use the PDF-ից Markdown tool on: ..."}]}'Առնչվող ազատ AI գործիքներ
PDF-ից Markdown - FAQ
Ձեր PDF-ը տեղադրեք և AI-ն կվերածի այն GitHub-ի համով Markdown-ի՝ վերնագրերը մնալու են վերնագրեր, աղյուսակները մնալու են աղյուսակներ, ցուցակները մնալու են ցուցակներ, կոդային բլոկները մնալու են կոդային բլոկներ։ Այն ավելին է, քան պարզ տեքստի արտահանում, փաստաթղթի կառուցվածքային հորիզոնականը պահպանվում է, այնպես որ դուք կարող եք ելքը ուղղակիորեն տեղադրել docs կայքում, LLM RAG ալիքում կամ որոնման ինդեքսում։
IBM Granite-Docling-258M (Apache 2.0)։ Փոքր տեսողական-հետևողական մոդել, որը հարմարեցված է փաստաթղթի կառուցվածքի մասին տեղեկացված մոդելի համար՝ գերազանցում է pdftotext-ը + շատ ավելի արագ + խելացի, քան յուրաքանչյուր էջում գործող գենետիկ տեսողական-լեզու մոդելը։
pdftotext-ը լայնածավալ ցուցակ է, որտեղ պարբերությունները և աղյուսակները փակվում են բառերի պատի մեջ։ Adobe Export to Word-ը պահպանում է դասավորությունը, բայց ստեղծում է.docx + արժեքը ~$15/month է։ Docling-ը պահպանում է SEMANTIC կառուցվածքը (գլխավորների մակարդակներ, ցուցակներ որպես ցուցակներ, աղյուսակներ որպես Markdown աղյուսակներ) և արտադրում է այնպիսի ձևաչափ, որը LLM-ները և զարգացման գործիքները կարող են օգտագործել բնական կերպով։
LlamaParse և unstructured-ը երկուսն էլ ունեն անվճար մակարդակներ, բայց ամսական էջերի սահմանափակում և պահանջում են API կոդ։ Docling-258M-ը աշխատում է տեղական մեր GPU-ի վրա + ամբողջությամբ ինքնուրույն ապահովված է Apache 2.0-ով, առանց էջերի հաշվարկման, առանց կոդերի գրանցման։ Կանոնավոր փաստաթղթերի համար որակը մրցունակ է LlamaParse-ի հետ։
Այո, աղյուսակները վերադարձվում են որպես Markdown-ի ճիշտ աղյուսակներ։ Բարդ բազմակողմանի / ինտեգրված աղյուսակները ավելի ագրեսիվ են դասավորվում (Markdown-ի հիմնային սահմանափակում, ոչ թե մոդելի սխալ)։ Աղյուսակի կատարյալ հավաստիության համար մենք նաև աջակցում ենք `format=html` API-ի միջոցով, որը պահպանում է rowspan/colspan-ը։
Granite-Docling-ը ինքն է կատարում OCR-ի քայլերը. աշխատում է թվային և սկանավորված PDF-ների վրա։ Սկանավորված ցածր DPI-ով (<150) տեքստը կորցնում է որոշակի ճշգրտություն։ Լավագույն արդյունքների համար կրկին սկանավորեք 200+ DPI-ով։
LaTeX- ով ներկայացված հավասարումների մեծամասնությունը ներառված են `$...$` Markdown math- ում։ Ֆիզիկական ծանրությամբ մաթեմատիկական աշխատանքների համար մենք առաջարկում ենք academic- paper- extract գործիք (Nougat), որը հատուկ հարմարեցված է հավասարումների և հղումների համար։
Մեր H200-ի դեպքում էջը կազմում է 5-10 վայրկյան։ 30-էջանոց զեկույցը կազմում է ~3-5 րոպե։ Փոքր մոդելը նշանակում է, որ փոքր PDF-ների խմբերը օրական ռեսուրսների մեջ անվճար են։
200 tokens per page, with a 500-token floor. A 5-page contract = 1,000 tokens. A 30-page report = 6,000 tokens. The 30K daily free pool covers most typical use.
PDF — աջակցվում է թվային և սկանավորված տարբերակները։ Առավելագույնը 50 ՄԲ բովանդակություն է ներբեռնվում։ Դիտարկվում են նաև այլ փաստաթղթի ձևաչափեր (DOCX, EPUB, HTML և այլն)։ Այժմ նախ ներբեռնեք և վերափոխեք դրանք pdf-ի վերափոխման գործիքով։
Անմիջապես ընթանում է, Markdown- ի ելքը պահվում է (24 ժամ անանուն / 7 օր վճարված կիսում- հղման ժամկետը), աղբյուրի PDF- ը անջատվում է դուրս բերումից հետո: Ոչ մի դեպքում չի օգտագործվում ուսուցման համար. /privacy/ ամբողջական քաղաքականության համար
Այո — POST մի քանի մասից բաղկացած `ֆայլ` /v1/document/pdf-to-markdown/-ին։ Վերադարձնում է {markdown_url, pages, preview, tokens, share_url}։ Bearer auth (sk-free-…) տալիս է 10K անվճար tokens/month։ /api/-ում կա curl օրինակ։
Ինչպե՞ս կգնահատեք այս գործիքը։