MarkItDown 完整指南一条命令把 PDF、PPT、扫描件统统变成 Markdown【免费下载链接】markitdownPython tool for converting files and office documents to Markdown.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ma/markitdown公司群里每天甩来一堆 PDF 论文、PPT 汇报、Excel 表格还有拍成照片的发票——你要把它们喂给 RAG 知识库第一反应大概率是一个个转。MarkItDown 就是为这一刻而生的一条命令把这些格式各异的文件统一变成结构化 Markdown标题、列表、表格、链接都尽量保留让 LLM 和文本分析管线能直接吃进去。它能替你干的四类脏活文档转文本PDF、Word、PPT、Excel 里的正文、表格、列表转出来就是带结构的 Markdown而不是糊成一片的纯文字。图片变描述传入一张 JPG配合视觉模型如gpt-4o可以直接生成图像内容的文字描述测试库里那张红圆 蓝方块的图就是为这个场景准备的验证用例。音频变文字MP3、WAV 走语音转录连 YouTube 链接也能拉取字幕文本。归档批量拆包ZIP 传入即逐个遍历转换HTML、RSS、EPUB、CSV/JSON/XML 也各有对应转换器不用为每种格式单独写解析代码。三步装好并验证环境要求只有一个Python 3.10 以上建议用虚拟环境隔离依赖。激活你的虚拟环境venv / uv / conda 均可。安装pip install markitdown[all][all]会装齐全部格式的可选依赖。验证markitdown --version能打印版本号即成功。只处理两三种格式的话可以只装需要的依赖比如pip install markitdown[pdf, docx]体积更小、升级更快。一次真实演示论文 PDF 转 Markdown拿一篇典型的学术论文 PDF多栏排版、带图表和脚注试一下markitdown paper.pdf -o paper.md预期结果paper.md里标题层级、作者信息、图表说明文字都被保留为 Markdown 结构可以直接丢进分块器切 chunk。不想落盘的话也可以管道式喂给下游cat paper.pdf | markitdown上面这张 AutoGen 论文首页就是项目测试集里的真实样例——多栏、脚注、图注混排正好用来检验转换质量。进阶玩法与能力边界进阶用法按需取用不用全上扫描件 / 复杂表格装markitdown-ocr插件后PDF、DOCX、PPTX、XLSX 里的内嵌图像可以用 LLM Vision 提文字无需额外 ML 依赖命令行加--use-plugins即可启用。云端增强-d参数接 Azure Document Intelligence或--use-cu接 Azure Content Understanding后者还能抽取结构化字段发票金额、日期等以 YAML front matter 输出并且是内置能力之外唯一支持视频的路径。插件机制markitdown --list-plugins查看已装插件社区插件可以自行开发接入。边界要心里有数输出面向机器消费官方明说这不是高保真人读排版——别拿它当 LaTeX 转 Word 用。内置转换器没有视频支持音频只覆盖基础转录。每次convert()走云端分析器都是计费调用混合场景下建议用cu_file_types限定哪些格式走云。内部一瞥所有格式转换器都平铺在 converters 目录 里一个格式一个文件_pdf_converter.py、_pptx_converter.py……想加格式或改行为从这里入手最顺。避坑与经验扫描版 PDF 转出来是空白或乱码→ 文件里没有文本层走markitdown-ocr插件或 Azure Document Intelligence别纠结调参数。某格式报错或结果缺内容→ 多半是缺可选依赖按格式补装如pip install markitdown[pdf, xlsx]从 stdin 读流时记得用-x .pdf给个扩展名提示。处理用户上传的不可信文件→ 别直接调宽松的convert()改用最小权限的convert_local()/convert_stream()并先校验路径和 URI官方安全章节对此有明确要求。写在最后如果你在搭 RAG、做文档批量入库或者只是想少写一堆格式解析代码MarkItDown 就是那个装完就能用的免费方案依赖轻、一条命令起步、扩展路径清晰——剩下的时间留给真正的内容工作。【免费下载链接】markitdownPython tool for converting files and office documents to Markdown.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ma/markitdown创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考