Un RAG fiable empieza con una ingesta limpia
La mayoría de los fallos de recuperación empiezan cuando los documentos se convierten en texto desordenado. LLMtoMD le da a tu pipeline Markdown estructurado y fragmentos listos para indexar en su lugar.
Por qué los pipelines de RAG rinden por debajo de su potencial
Un sistema RAG es tan bueno como el texto que recupera. Cuando los PDF y los documentos de Office se aplanan en texto sin estructura, las tablas se colapsan, los encabezados desaparecen y el orden de lectura se desordena.
Tu modelo de embeddings no puede distinguir un encabezado del texto del cuerpo, y al responder el LLM rellena los huecos con conjeturas seguras: las alucinaciones que has estado atribuyendo al modelo.
Cómo lo soluciona LLMtoMD
Markdown consciente del diseño
Las tablas se mantienen alineadas, los encabezados sobreviven y el orden de lectura se preserva, de modo que los fragmentos conservan un significado real.
Exportación lista para RAG
Exporta cualquier documento como JSONL fragmentado con embeddings: cárgalo directamente en tu base de datos vectorial, LangChain o LlamaIndex.
Visión para diagramas
Los gráficos y diagramas se describen en lugar de descartarse, de modo que las partes más densas de una página llegan al índice.
Ingesta automatizada
Envía archivos a través de la API o supervisa un prefijo de almacenamiento para que los nuevos documentos se conviertan e indexen por sí solos.
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