Um RAG confiável começa com uma ingestão limpa
A maioria das falhas de recuperação começa quando documentos são transformados em texto desorganizado. Em vez disso, o LLMtoMD fornece ao seu pipeline Markdown estruturado e chunks prontos para indexação.
Por que pipelines de RAG têm desempenho ruim
Um sistema de RAG é tão bom quanto o texto que ele recupera. Quando PDFs e documentos do Office são achatados em texto sem estrutura, as tabelas desmoronam, os títulos desaparecem e a ordem de leitura se embaralha.
Seu modelo de embedding não consegue distinguir um título do corpo do texto e, na hora de responder, o LLM preenche as lacunas com palpites confiantes — as alucinações que você vinha atribuindo ao modelo.
Como o LLMtoMD resolve isso
Markdown que entende o layout
As tabelas permanecem alinhadas, os títulos sobrevivem e a ordem de leitura é preservada — para que os chunks carreguem significado real.
Exportação pronta para RAG
Exporte qualquer documento como JSONL em chunks com embeddings — pronto para usar direto no seu banco vetorial, no LangChain ou no LlamaIndex.
Visão para diagramas
Gráficos e diagramas são descritos em vez de descartados, então até as partes mais densas de uma página chegam ao índice.
Ingestão automatizada
Envie arquivos pela API ou monitore um prefixo de armazenamento para que novos documentos se convertam e se indexem sozinhos.
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Converta qualquer coisa em Markdown pronto para IA
PDFs, documentos do Office, imagens, áudio e sites inteiros — Markdown limpo e exportações prontas para RAG para o seu LLM, em segundos.