3 façons d'extraire les données de documents avec des agents IA et MCP (texte, tableaux, images)
Un LLM qui lit un PDF collé devine la structure et ne peut pas voir les numérisations. GroupDocs.Parser.Mcp fournit à l’agent des outils d’extraction, de sorte qu’une seule invite renvoie le texte, le tableau ou la valeur du code-barres.
Tables extraites de PDFs, vers JSON, sans qu’un LLM ne devine les cellules
Demander à un LLM de lire une table à partir d’un document collé soumet les cellules à la merci du modèle. GroupDocs.Parser.Mcp fournit à l’agent les lignes d’un moteur de documents, sous forme de Markdown à examiner ou de JSON à traiter.
GroupDocs.Parser for .NET 26.4 – Points forts de la version d'avril 2026
GroupDocs.Parser for .NET 26.4 introduit l’extraction de tableaux à partir de fichiers HTML via la méthode GetTables().
GroupDocs.Parser pour .NET 25.12 – Points forts de la version de décembre 2025
GroupDocs.Parser pour .NET 25.12 ajoute l’extraction de tables sans modèle pour les présentations et les feuilles de calcul tout en maintenant l’API stable.
GroupDocs.Parser pour .NET 25.11 – Points forts de la version de novembre 2025
La version 25.11 ajoute l’extraction native de tableaux DOCX à GroupDocs.Parser pour .NET, avec des packages NuGet mis à jour et une documentation.
GroupDocs.Parser pour .NET 25.10 – Octobre 2025 Points forts de la version
GroupDocs.Parser pour .NET 25.10 ajoute l’extraction de tables, affine l’API et corrige la pagination des PDF.
