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原標題：微軟開源Markdown工具爆了：支持Office文檔，可接多模態LLM直出報告
文章來源：量子位
內容字數：12154字

微軟開源文件格式轉換工具MarkItDown：助力大模型應用

微軟官方開源了一款強大的文件格式轉換工具MarkItDown，它能夠將多種文件格式（包括Word、PowerPoint、Excel、PDF、圖像、音頻等）轉換為對大模型更友好的Markdown格式，目前GitHub收藏數已超過3萬。

1. MarkItDown 的主要功能和優勢

MarkItDown 支持多種文件格式轉換，包括PDF、PowerPoint、Word、Excel、圖像（含OCR和EXIF元數據）、音頻（含EXIF元數據和轉錄）、HTML以及其他基于文本格式（CSV、JSON、XML）和壓縮包。它提供命令行、Python API和Docker三種使用方式，甚至還有熱心網友開發的在線網頁應用。此外，MarkItDown的一大亮點是能夠集成多模態LLM，例如GPT-4o，可以直接對圖片、音頻文件進行更高級的處理，例如快速生成商業報告，極大地方便了開發者上傳訓練數據和微調LLM應用。

2. MarkItDown 與 Docling 的性能對比

文章通過一個案例研究，將MarkItDown與IBM的Markdown轉換庫Docling進行了性能對比。兩者都從一份美林證券的報告中提取經濟預測數據。雖然Docling生成的Markdown更易讀，但使用LLM從MarkItDown和Docling生成的文本中提取經濟預測數據時，兩者結果完全相同，準確地匹配了文檔中的真實值。然而，在提取資產類別權重方面，Docling的準確率（93.33%）遠高于MarkItDown（53.33%）。這表明，盡管MarkItDown的輸出可讀性較差，但在某些情況下，它依然能夠提供足夠的信息供LLM準確提取數據。

3. Docling 的表格提取能力

Docling 擁有強大的表格提取功能，能夠從文檔中系統地提取所有表格，并將其轉換為pandas DataFrame，方便后續數據分析。文章展示了Docling成功從案例文檔中提取7個表格。

4. MarkItDown 的多模態LLM集成能力

MarkItDown 可以集成多模態LLM，從圖像中提取信息并進行分析和描述。文章展示了MarkItDown對報告圖像的描述，雖然總體上比較準確，但也存在一些細節上的不準確之處，這可能與底層大型語言模型處理圖像的能力有關。

5. 其他值得關注的格式轉換庫

文章最后還提到了其他一些常用的文件格式轉換庫，例如MinerU和Pandoc，它們也具有較高的收藏數和廣泛的應用。

總而言之，MarkItDown 是一款功能強大的文件格式轉換工具，其多模態LLM集成能力是其一大優勢。雖然在某些特定任務上，其性能可能不如Docling，但它仍然為開發者提供了便捷高效的工具，用于處理各種文件格式并將其轉換為適合大模型處理的數據。

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作者簡介：追蹤人工智能新趨勢，關注科技行業新突破