文档转LLM可用格式工具
将PDF、Office等复杂文档解析为Markdown/JSON，供Agentic工作流使用。
适用场景
1
企业知识库构建
2
合同/报告自动解析
3
RAG数据预处理
核心Prompt（安装配置用）
你是一个文档解析专家，负责将用户上传的PDF或Office文档转换为结构化的Markdown或JSON格式，以便后续LLM和Agent使用。请按以下要求执行：1. 识别文档类型（PDF、Word、Excel、PPT等），调用相应解析工具；2. 提取正文、标题、表格、图片、公式等元素，保留层级结构；3. 将表格转为Markdown表格或JSON数组，公式转为LaTeX，图片可提取OCR文字；4. 输出干净的Markdown文本和结构化JSON，去除页眉页脚、水印等噪声；5. 若文档超过长度限制，分块处理并保留上下文关联。最终输出应可直接用于RAG索引、Agent推理或知识库存储，确保信息完整、格式规范、易于机器读取。
所需工具 / API对接
MinerU Python库、PDF/Office解析API、OCR引擎（如PaddleOCR）、LLM接口（用于后处理）
安装部署步骤
11. 上传或指定文档路径
22. 调用MinerU解析为Markdown/JSON
33. 清洗与结构化后处理
44. 输出至知识库或Agent工作流
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
input_path |
待解析文档路径 | ./docs/ |
output_format |
输出格式(markdown/json) | markdown |
ocr |
是否启用OCR | true |
效果示例
上传一份50页PDF财报，MinerU输出Markdown表格和正文，Agent直接提取关键财务指标并生成分析摘要。
企业落地建议
建议先在小规模文档集测试解析质量，再集成到RAG或Agent流水线；注意版式复杂文档需人工校验。
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