Un RAG fiable commence par une ingestion propre
La plupart des échecs de recherche surviennent lorsque les documents sont transformés en texte désordonné. LLMtoMD fournit à votre pipeline un Markdown structuré et des chunks prêts à indexer.
Pourquoi les pipelines RAG sous-performent
Un système RAG ne vaut que le texte qu'il récupère. Lorsque les PDF et les documents Office sont aplatis en texte sans structure, les tableaux s'effondrent, les titres disparaissent et l'ordre de lecture est brouillé.
Votre modèle d'embedding ne peut pas distinguer un titre du corps du texte, et au moment de répondre, le LLM comble les vides par des suppositions assurées — les hallucinations que vous attribuiez au modèle.
Comment LLMtoMD résout le problème
Markdown sensible à la mise en page
Les tableaux restent alignés, les titres sont conservés et l'ordre de lecture est préservé — pour que les chunks portent un sens réel.
Export prêt pour le RAG
Exportez n'importe quel document en JSONL découpé avec embeddings — à intégrer directement dans votre base vectorielle, LangChain ou LlamaIndex.
Vision pour les schémas
Les graphiques et schémas sont décrits plutôt qu'ignorés, pour que les parties les plus denses d'une page entrent dans l'index.
Ingestion automatisée
Envoyez des fichiers via l'API ou surveillez un préfixe de stockage pour que les nouveaux documents se convertissent et s'indexent d'eux-mêmes.
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Convertissez tout en Markdown prêt pour l'IA
PDF, documents Office, images, audio et sites web entiers — Markdown propre et exports prêts pour le RAG pour votre LLM, en quelques secondes.