LLM 対応出力

ChatGPT & LLM 向け PDF → Markdown

ChatGPT、Claude、RAG パイプラインが確実に解析できるコンパクトで構造化された Markdown に PDF を変換 — すべてブラウザ内ローカル。

100% プライベート — ファイルはブラウザ外に出ません

LLM 向け Markdown 用に PDF をドロップ、または

クリックして選択

コンパクト Markdown + RAG 用チャンクマーカー 100% ローカル最大 50 MB

PDF をお持ちでない場合

実際の変換例

01
レポートや論文 PDF をアップロードするか、「サンプル PDF を試す」でデモ記事をお試しください。
02
Markdown 出力をコピーします — YAML メタデータと RAG パイプライン用チャンクマーカーが含まれます。
03
ChatGPT や Claude で Q&A に使うか、チャンクマーカーで分割してベクトル DB に埋め込みます。

output.md

title: Getting Started with RAG pages: 1 format: markdown usage: llm-rag

Getting Started with RAG

Retrieval augmented generation combines a language model with an external knowledge base.

Why Markdown

Markdown is compact and structured, which makes it the preferred input format for large language models.

トークン効率

Markdown は生 PDF テキストダンプよりはるかにコンパクト — モデルのコンテキストウィンドウにより多く入ります。

モデルが理解する構造

クリーンな見出しとリストがドキュメント階層を与え、グラウンディング改善と幻覚低減。

RAG 対応

予測可能な Markdown はベクトル DB へのチャンク化・埋め込みが容易 — retrieval augmented generation 向け。

利用者

プロンプトエンジニア

コンパクト Markdown を ChatGPT や Claude に貼り、プロンプトあたりより多くのコンテキストを。

RAG 開発者

クリーン Markdown をチャンク化・埋め込み — 確実な retrieval augmented generation。

データチーム

乱雑な PDF を AI パイプライン向け構造化テキストに標準化。

よくある質問

ファイルはサーバーにアップロードされますか？

いいえ。変換は WebAssembly で完全にブラウザ内。PDF はデバイスから出ません — 契約書、研究、その他プライベート文書に安全。

LLM には生 PDF テキストより Markdown が良い理由は？

Markdown は構造（見出し、リスト、表）をごく少数の追加トークンで符号化 — モデルの解釈を助けプロンプトを小さく保ちます。

RAG パイプラインで出力を使えますか？

はい。クリーン Markdown はチャンク分割と埋め込みが容易 — 見出しが自然なチャンク境界になります。