So lesen und konvertieren Sie PDFs in Markdown, um mit LLMs bessere RAG-Ergebnisse zu erzielen
Abschlag ist eine leichte, leicht lesbare Sprache zum Erstellen formatierter Textual content. Viele Leute kennen Markdown wahrscheinlich aus den README.md-Dateien von GitHub.
Hier sind einige grundlegende Beispiele für Markdown Syntax:
# Heading degree 1
## Heading degree 2
### Heading degree 3That is **daring textual content**.
That is *italicized textual content*.
> This textual content is a quote
That is methods to do a hyperlink (Hyperlink Textual content)(https://www.instance.org)
```
This textual content is code
```
| Header 1 | Header 2 |
|------------|------------|
| desk information | desk information |
Markdown scheint sich als beliebtes Format für zu etablieren Große Sprachmodelle (LLMs).
Markdown hat einige wichtige Vorteile, wie zum Beispiel (1):
- Es bietet Struktur für Überschriften, Tabellen, Pay attention, Hyperlinks und mehr
- Es fügt hinzu typografische Betonung Elemente wie Fett oder Kursivschrift
- Es ist einfach geschrieben und für Menschen lesbar
- Das ist es bereits weit verbreitetzum Beispiel auf GitHub und in Jupyter-Notebooks
Markdown ist nicht nur im Kontext von LLMs als Eingabedokumente nützlich, sondern auch bei Chatbots ChatGPT formatieren sie…