PDF to Markdown

LLM-ready output

PDF в Markdown для ChatGPT и LLM

Конвертируйте PDF в компактный structured Markdown, который ChatGPT, Claude и RAG pipelines надёжно парсят — всё локально в браузере.

100% приватно — файлы не покидают браузер

Перетащите PDF для Markdown, готового для LLM, или

нажмите для выбора
Компактный Markdown + маркеры чанков для RAG 100% локально Макс. 50 МБ
Нет PDF под рукой?

Посмотрите в действии

  1. 01

    Загрузите PDF отчёта или статьи или нажмите «Попробовать пример PDF», чтобы протестировать нашу демо-статью.

  2. 02

    Скопируйте вывод Markdown — он содержит YAML-метаданные и маркеры чанков для RAG-пайплайнов.

  3. 03

    Вставьте в ChatGPT или Claude для Q&A или разбейте по маркерам чанков и встройте в векторную БД.

output.md Что вы получите

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.

<!-- chunk -->

Why Markdown

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

Token-efficient

Markdown заметно компактнее raw text dumps из PDF — больше context в model window.

Структура, которую понимает модель

Чистые заголовки и списки дают модели document hierarchy — лучше grounding и меньше hallucination.

RAG-ready

Predictable Markdown легко chunk и embed в vector database для Retrieval Augmented Generation.

Кто использует

Prompt engineers

Вставляйте compact Markdown в ChatGPT или Claude — больше context на prompt.

RAG developers

Chunk и embed чистый Markdown для reliable Retrieval Augmented Generation.

Data teams

Стандартизируйте messy PDF в structured text для downstream AI pipelines.

Связанные инструменты

Часто задаваемые вопросы

Загружаются ли файлы на сервер?

Нет. Конвертация полностью в браузере через WebAssembly. PDF не покидает устройство — безопасно для договоров, research и других private docs.

Почему Markdown лучше raw text из PDF для LLM?

Markdown кодирует structure (заголовки, списки, таблицы) с очень малым числом extra tokens — модели проще интерпретировать, prompts остаются маленькими.

Можно использовать output в RAG pipeline?

Да. Чистый Markdown легко split на chunks и embed для retrieval — заголовки естественные chunk boundaries.