PDF 转 LLM 与 RAG 预处理工具

在建索引或喂给模型之前，把 PDF 处理成适合 AI 使用的 clean text、结构化 Markdown 和 JSON、表格结果、OCR 文本层、chunk 包与安全检查结果。

这个专题聚焦把 PDF 准备成可直接进入 LLM 与 RAG 流程的输入。它覆盖结构化 Markdown 导出、JSON 结构浏览、OCR 恢复、表格提取、clean text 整理、页码范围截取、可引用 chunk 打包，以及对隐藏或误导性内容的安全检查。

专题信息

任务类型: extract
Families: pdf, llm, rag
工具数: 14
子簇: 3

为什么会有这个专题

PDF 很少能直接拿来给 AI 系统使用。实际流程里通常还要清理页眉页脚、补回 OCR 文本、保留标题与表格结构，并先选对输出格式。

把 PDF 转 Markdown、JSON 结构浏览、OCR、chunk 打包、图片说明提取和 prompt injection 风险检查放在一起，更容易比较哪条提取路径更适合搜索、总结、审阅或知识库入库。

专题内附带的 PDF、Markdown 和 JSON samples 可以先帮助你验证输出结构，再更放心地处理真实报告、手册、合同和扫描档案。

精选工具

PDF 转结构化 Markdown 转换器

基于 OpenDataLoader 将 PDF 转成结构化 Markdown，支持 HTML 富文本、图片引用和分页标记

PDF RAG 分块与引用包生成器

将 PDF 转成带页码、bbox 与标题路径的 RAG 分块 JSON，便于向量库入库和引用回链

PDF 转 JSON 结构浏览器

提取 PDF 的 OpenDataLoader JSON 结构，并以浏览器视图查看标题、段落、表格、列表、页码和 bbox

PDF 表格提取到 CSV/JSON

用 OpenDataLoader 从 PDF 中抽取表格，并导出为结构化 JSON、扁平 CSV 或 HTML 表格

扫描版 PDF OCR 转 Markdown

将扫描版或图片型 PDF 转成 Markdown，优先走 OpenDataLoader hybrid OCR，并在后端不可用时优雅回退

加密 PDF 转换器

输入正确密码后解析受保护 PDF，并导出为 Markdown、JSON 或文本

PDF 图片与 Caption 提取器

提取 PDF 图片、匹配附近 caption，并生成可浏览的 HTML 图文索引

PDF 页码范围提取器

按指定页码范围提取 PDF 内容，并导出为 Markdown、JSON 或纯文本

PDF 转 LLM 干净文本

将 PDF 抽取成适合摘要、翻译、向量化和问答的干净纯文本

PDF 页眉页脚噪音清理器

对比保留与去掉页眉页脚的抽取结果，定位重复页面装饰对文本清洗的污染

PDF 删除线审阅提取器

检测 PDF 审阅稿中的删除线内容，并生成适合合同、制度和修订稿分析的报告

Tagged PDF 检查器

对比启用和关闭 StructTree 的抽取结果，判断 PDF 是否具备可利用的 Tagged 语义结构

PDF Prompt Injection 扫描器

通过对比安全抽取与关闭过滤后的抽取结果，识别 PDF 中的隐藏文本、页外内容、超小字体和隐藏图层风险

PDF OCR 文本层

为扫描版 PDF 添加 OCR 文本层，使其可搜索/可复制

用 Samples 测试

pdf, llm, rag

PDF示例

2026-02-01 到 2026-02-10 工具生成的PDF示例

26 样例

pdf, llm

Markdown 示例

Markdown 格式示例，从简单到复杂的文档结构

4 样例

pdf, llm

JSON 示例

JSON（JavaScript 对象表示法）格式示例，从简单到复杂结构

10 样例

pdf, llm

常见问题

这个专题能做什么？

你可以把 PDF 转成 clean text、结构化 Markdown、JSON、表格结果、带 OCR 文本层的文件、可引用的 chunks，以及适合 AI 或搜索流程使用的审查报告。

这个专题适合谁？

适合 AI 流程开发者、知识库团队、研究人员、法务或运营审阅人员，以及所有需要从复杂 PDF 中提取机器可处理内容的人。

应该怎么开始？

先判断你下一步要的是纯文本、Markdown、JSON、表格还是 chunks；如果 PDF 是扫描件、噪声较多、带密码或结构不稳定，再补上 OCR 恢复或安全检查。

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