PDF- ის მარკდაუნში გადატანაName
კომერციული გამოყენება
380+ მოდელი
წყალგაუმტარი ნიშნის გარეშე
არ არის საჭირო რეგისტრაცია
მოდელები
+ GPT-5, Claude, Gemini
PDF- ის ჩამოგდება - AI- ს გადაქცევა სუფთა GitHub- ის გემოს Markdown- ში, სადაც ყველა სათაური, აბზაცი, სია, ცხრილი და კოდის ბლოკი დაცულია. მუშაობს IBM Granite- Docling- 258M (Apache 2.0) - ით. უფრო სწრაფი და ჭკვიანია, ვიდრე ჩვეულებრივი ტექსტის ამოღება.
Markdown-ის გადმოტანა... ~5-10 წამი/გვერდი
დამატებითი პარამეტრები
შედეგი
ჱა ჟკჲპჲ ღვ ჟთ თჱფვჱნარ.
მეტი ტოკენის მიღება
❤️ ჲბთფაქ ლთ Free.ai?
დარეგისტრირდით, რომ მიიღოთ რეკომენდაციების ბმული და მიიღოთ 30 000 ტოკენი თითო მეგობარზე.
თჟკაქ ლთ ჲღვ?
ჟვ ოპთ£აგთ ბვჱოლარნჲ ჱა 30.000 ჟთდსპნთუთ ჟვკჲ£ ევნ + 10.000 ბჲნსჟთ
რეგისტრაცია
თქვენი მოთხოვნის დამუშავება...
ნებისმიერი PDF- ის გადაქცევა GitHub- ის გემოს მქონე Markdown- ში, სათაურებით, ცხრილებით, სიათა და კოდის ბლოკების შენარჩუნებით. IBM Granite- Docling- ის მიერ. უფასო, უსაზღვრო, რეგისტრაციის გარეშე.
როგორ გამოიყენოთ PDF- ის მარკდაუნში გადატანაName
1
შეყვანის ჩასმა
შეყვანეთ ტექსტი, ჩამოტვირთეთ ფაილი ან აღწერეთ ის, რაც გსურთ. ანგარიში არ არის საჭირო.
2
დაწკაპეთ შექმნა
ნაქთწრ თჱმთჟლვნ თნრვლვკრ ოპჲუვჟთპა ჱაოჲგვეარა რთ ჱა ჟვკსნეთ, თჱოჲლჱგაიკთ ნაი-ეჲბპთრვ ჲრგჲპვნთ მჲევლთ.
3
ჩამოტვირთვა და გაზიარება
ჩამოტვირთეთ, ასლი ან გაზიარეთ თქვენი შედეგი. თავისუფალი პირადი და კომერციული გამოყენებისთვის.
გამოიყენეთ ეს ინსტრუმენტი API- ს საშუალებით
ავტომატიზება ამ ინსტრუმენტის თქვენი კოდი. OpenAI- თან თავსებადი REST დასასრული, Bearer- Token ავთენტიფიკაცია, არაა საჭირო დამატებითი SDK. Token ფასები შეესაბამება ვებ ინტერფეისი.
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- ის მარკდაუნში გადატანაName tool on: ..."}]}'თავისუფალი AI ხელსაწყოებიName
PDF- ის მარკდაუნში გადატანაName - FAQ
ჩასვით ნებისმიერი PDF და AI გადაამუშავებს მას GitHub- ის გემოს მქონე Markdown- ში - სათაურები რჩება სათაურებად, ცხრილები რჩება ცხრილებად, სიები რჩება სიებით, კოდის ბლოკები რჩება კოდის ბლოკებად. ეს შორს მიდის ჩვეულებრივი ტექსტიდან ამოღებისგან; დოკუმენტის სტრუქტურული იერარქია დაცულია, ასე რომ შეგიძლიათ გამონატანი პირდაპირ ჩასვათ docs საიტზე, LLM RAG ქსელში ან ძიების ინდექსი.
IBM Granite- Docling- 258M (Apache 2.0). მცირე ზომის ხედვა- მდე- რიცხვითი მოდელი, რომელიც განკუთვნილია დოკუმენტის გაფორმების შესაბამისად გადასამუშავებლად - სწრაფად ახდენს გადამუშავებას pdf- დან ტექსტად და ბევრად უფრო ჭკვიანია, ვიდრე ზოგადი ხედვის ენა, რომელიც ყოველ გვერდზე იმუშავებს.
pdftotext არის flat dump — აბზაცები და ცხრილები იშლება სიტყვების კედლად. Adobe Export to Word ინარჩუნებს განლაგებას, მაგრამ ქმნის.docx + ღირს ~$15/ თვე. Docling ინარჩუნებს SEMANTIC სტრუქტურას (სვეტების დონეები, სია როგორც სია, ცხრილები როგორც Markdown ცხრილები) და გამოდის ფორმატში, რომელსაც LLM- ები და დეველოპერული ინსტრუმენტები ორივე შეუძლიათ გამოიყენონ.
LlamaParse და unstructured ორივეს აქვს უფასო დონეები, მაგრამ გვერდების მაქსიმალური რაოდენობა თვეში და საჭიროებს API გასაღებს. Docling-258M ლოკალურად მუშაობს ჩვენს GPU +-ზე, სრულად თვით-დაფუძნებული Apache 2.0, გვერდზე გაზომვა არ არის, გასაღების რეგისტრაცია არ არის. ხარისხი კონკურენტუნარიანია LlamaParse-თან სტანდარტულ დოკუმენტებზე.
დიახ — ცხრილები სწორი Markdown-ის მილის ცხრილების სახით იგზავნება. კომპლექსური მრავალსვეტიანი/ ჩასმული ცხრილები უფრო აგრესიულად იფეთქებს (Markdown-ის ფაქტობრივი შეზღუდვა, არა მოდელის შეცდომა). ცხრილების სრულყოფილი მართებულობისთვის ჩვენ ასევე ვუჭერთ მხარს `format=html`-ს API-ს საშუალებით, რომელიც დაცავს rowspan/colspan-ს.
Granite- Docling ახდენს OCR- ს ნაბიჯს - მუშაობს როგორც ციფრულ, ასევე სკანირებულ PDF- ებზე. სკანირებისას ნაკლები DPI- ით (< 150) ტექსტის სიზუსტე მცირდება; საუკეთესო შედეგისთვის, გადასკანეთ 200+ DPI- ით.
LaTeX- ით წარმოდგენილი გამოსახულებების უმეტესობა `$... $` Markdown math- ით არის წარმოდგენილი. რთული მათემატიკური კვლევაებისთვის ჩვენ ასევე გთავაზობთ აკადემიური- ფურცლის- ამონაწერის ხელსაწყოს (Nougat), რომელიც განსაკუთრებით განკუთვნილია გამოსახულებებისა და ციტირებების შესაქმნელად.
5-10 წამი თითო გვერდზე ჩვენი H200- ზე. 30- გვერდიანი ანგარიში ~ 3-5 წუთია. მცირე მოდელი ნიშნავს, რომ პატარა PDF- ების ბარები ყოველდღიურად უფასოა.
200 ჟრპანთფკა ნა ჟრპანა, 500 ჟრპანთფკა ნა ოჲეჲრ. 5-ჟრპანთფნა ოჲჟლვება = 1000 ჟრპანთფკა. 30-ჟრპანთფნა ჟყჲბღვნთვ = 6000 ჟრპანთფკა. 30K დღიური უფასო ბაზაა ყველაზე ტაქტიკური გამოყენებისთვის.
PDF — მხარდაჭერილი არის როგორც ციფრული, ასევე სკანირების ფორმატები. მაქსიმალური ატვირთვა 50 MB. სხვა დოკუმენტების ფორმატებიც (DOCX, EPUB, HTML და ა.შ.) მზადდება; ამჟამად, ჯერ ატვირთვა და გადამუშავება უნდა მოხდეს pdf-ის გადამუშავების პროგრამით.
სწრაფად დამუშავებული, Markdown გამონატანი რჩება (24 საათი ანონიმურად / 7 დღე გადახდილი გაზიარების ბმულის ვადა), წყაროს PDF ამოღების შემდეგ უცებ იკარგება. არასდროს გამოიყენება სწავლებისთვის. / privacy / სრული პოლიტიკისთვის.
დიახ — POST მრავალნაწილიანი `ფაილი` /v1/document/pdf-to-markdown/-ში. უკან ბრუნდება {markdown_url, გვერდები, წინასწარ ნახვა, ტოკენები, share_url}. Bearer auth (sk-free-…) იძლევა 10K უფასო ტოკენებს/თვეში. /api/-ს აქვს curl მაგალითი.
კაკჲ ბთ დჲ ჲუვნთლვ რჲა?