3 sposoby na wyodrębnianie danych z dokumentów przy użyciu agentów AI i MCP (tekst, tabele, obrazy)
Model LLM, który odczytuje wklejony PDF, zgaduje strukturę i nie widzi skanów. GroupDocs.Parser.Mcp dostarcza agentowi narzędzia do wyodrębniania, więc jedno polecenie zwraca tekst, tabelę lub wartość kodu kreskowego.
Tabele z PDF‑ów do JSON, bez zgadywania komórek przez LLM
Prośba do LLM o odczytanie tabeli z wklejonego dokumentu naraża komórki na zależność od modelu. GroupDocs.Parser.Mcp przekazuje agentowi wiersze z silnika dokumentów, jako Markdown do przeglądu lub JSON do przetworzenia.
GroupDocs.Parser for .NET 26.4 – Najważniejsze informacje o wydaniu z kwietnia 2026
GroupDocs.Parser for .NET 26.4 wprowadza ekstrakcję tabel z plików HTML za pomocą metody GetTables().
GroupDocs.Parser dla .NET 25.12 – Najważniejsze nowości wydania grudnia 2025
GroupDocs.Parser dla .NET 25.12 dodaje wyodrębnianie tabel bez szablonu dla prezentacji i arkuszy kalkulacyjnych, zachowując stabilność API.
GroupDocs.Parser dla .NET 25.11 – listopad 2025 – Najważniejsze informacje o wydaniu
Wersja 25.11 dodaje natywną ekstrakcję tabel DOCX do GroupDocs.Parser dla .NET, z zaktualizowanymi pakietami NuGet i dokumentacją.
GroupDocs.Parser dla .NET 25.10 – najważniejsze informacje o wydaniu października 2025
GroupDocs.Parser dla .NET 25.10 dodaje wyodrębnianie tabel, udoskonala API i naprawia paginację PDF.
