microsoft / markitdown

问题：开发者需要将各种格式的文档（PDF、Word、Excel等）转换为适合LLM处理的格式，但现有工具只提取原始文本，丢失了标题、列表、表格等关键结构信息。

方案：使用MarkItDown将多种格式文档统一转换为结构化的Markdown，保留标题层级、列表、表格等语义信息，使AI模型能更好地理解文档内容。

示例：将公司年度报告PDF、销售数据Excel、产品介绍PPT批量转换为结构化Markdown，作为GPT-4的输入进行综合分析。

问题：用户想在Claude Desktop中直接分析本地文档（如合同PDF、会议记录Word），但Claude无法直接读取这些格式。

方案：通过MarkItDown的MCP服务器功能，将工具集成到Claude Desktop中，用户只需拖拽文件即可自动转换为Markdown供Claude分析。

示例：律师将客户合同PDF拖入Claude Desktop，MarkItDown自动转换后，Claude能立即总结关键条款并识别风险点。

问题：研究人员需要从大量异构文档（PDF、图片、音频）中提取文本内容进行分析，但不同格式需要不同工具，处理流程复杂。

方案：用MarkItDown统一处理多种格式：PDF提取文字和表格，图片进行OCR识别，音频转文字，所有输出统一为Markdown格式。

示例：处理研究资料包（包含扫描PDF、会议录音、数据表格），一键转换为结构化文本，便于文献综述和数据分析。

问题：开发基于RAG的问答系统时，需要将企业知识库（各种格式文档）转换为适合向量化的文本，但格式不统一导致信息丢失。

方案：用MarkItDown将知识库文档批量转换为保留结构的Markdown，确保向量化时能捕捉文档的语义层次，提高检索质量。

示例：将产品手册、技术文档、客户案例等混合格式文件转换为结构化Markdown，用于构建企业智能客服的知识库。