‘에이전트가 내 문서에서 답하도록 하세요’라는 기본 답변은 임베딩 파이프라인과 벡터 데이터베이스입니다. 계약서, 보고서 또는 메일 폴더의 경우, 전체 텍스트 검색과 로컬 인덱스를 갖춘 에이전트가 훨씬 적은 장비로 근거가 있는 인용 답변을 제공합니다.
모든 RAG 파이프라인은 PDF를 Markdown으로 변환하는 것으로 시작하며, 세 가지 일반적인 경로는 전송하는 내용과 보관하는 내용이 다릅니다. 로컬 MCP 서버에 한 번의 프롬프트만 보내면 헤딩과 테이블을 유지하고 어디에도 전송하지 않습니다.
변환 단계는 검색기가 찾을 수 있는 내용을 결정하며, 보통 아무도 확인하지 않는 단계입니다. GroupDocs.Markdown.Mcp는 AI 에이전트가 로컬에서 헤딩, 표 및 메타데이터를 그대로 유지하면서 실행할 수 있게 합니다.
인기 문서 형식을 깔끔한 Markdown으로 내보내는 Python 라이브러리를 소개합니다 — 런타임 종속성이 없는 단일 pip install.