现在LLM（大型语言模型）应用的普遍使用和落地，Markdown格式的文档是各种LLM和RAG（检索增强生成）偏爱，主要体现在以下两个方面：
首先，Markdown是一种轻量级的标记语言，具备简洁性和易读易写的特点，使得它成为编写和存储文档的理想选择，特别是当这些文档需要通过LLM进行处理或通过RAG模型进行增强时。
其次，Markdown的结构化特性使其在进行文本处理时更加高效。例如，向量化文档时，需要根据标题层级对Markdown文件进行结构化分割，这种规范的结构化分割保留了文本的上下文和结构信息，这对于RAG模型来说非常重要，有助于提升文本向量化和RAG检索的效果。
# GitHub地址https://github.com/microsoft/markitdown
1. 多格式支持
MarkItDown 支持的文件格式丰富多样，涵盖了常见的办公和多媒体文件类型，包括：
PDF
PowerPoint
Word
Excel
图像（EXIF 元数据和 OCR）
音频（EXIF 元数据和语音转录）
HTML
基于文本的格式（CSV、JSON、XML）
ZIP 文件
Youtube 网址
EPubs
2. 灵活的配置选项
可选依赖项：MarkItDown 提供了多种可选依赖项，用户可以根据需要安装特定的依赖项，例如
pip install markitdown[pdf, docx, pptx]只安装 PDF、DOCX 和 PPTX 文件的依赖项。插件支持：MarkItDown 支持第三方插件，用户可以通过插件扩展其功能。插件默认是禁用的，可以通过
markitdown --use-plugins命令启用。
3. 与大语言模型的集成
MarkItDown 支持与 GPT-4 等大语言模型集成，可以生成丰富的描述性输出，例如对图片的分析和描述。用户可以通过提供 llm_client 和 llm_model 参数来启用这一功能。
4. 其他特性
Docker 支持：MarkItDown 提供了 Docker 镜像，用户可以通过 Docker 快速部署和使用该工具。
命令行与 Python API：MarkItDown 提供了命令行工具和 Python API，用户可以根据需要选择使用方式。
02 — MarkItDown 安装
pip install 'markitdown[all]'
git clone :microsoft/markitdown.gitcd markitdownpip install -e packages/markitdown[all]
1. 命令行使用
基本用法：将文件转换为 Markdown 格式并输出到控制台。
markitdown path-to-file.pdf
指定输出文件：使用
-o参数指定输出文件。
markitdown path-to-file.pdf -o document.md
管道输入：通过管道输入文件内容。
cat path-to-file.pdf | markitdown
2. Python API 使用
基本用法：在 Python 中使用 MarkItDown 进行文件转换。
from markitdown import MarkItDownmd = MarkItDown(enable_plugins=False) # 禁用插件result = md.convert("test.xlsx")print(result.text_content)
与大语言模型集成：使用 GPT-4 进行图片描述。
from markitdown import MarkItDownfrom openai import OpenAIclient = OpenAI()md = MarkItDown(llm_client=client, llm_model="gpt-4o")result = md.convert("example.jpg")print(result.text_content)
3. Docker 使用
构建 Docker 镜像：
docker build -t markitdown:latest .
运行 Docker 容器：
docker run --rm -i markitdown:latest < ~/your-file.pdf > output.md
