Bereiten Sie Ihre Dokumente für künstliche Intelligenz vor
MarkItDown (Microsoft); Es handelt sich um ein leichtes Python-Tool, das Word, PDF, PowerPoint, Excel und mehr in sauberen Markdown-Text konvertiert, den große Sprachmodelle problemlos lesen können. Konvertiert unter Beibehaltung von Überschriften, Listen und Tabellen im Dokument.
Aktualisierungen
- 22. Oktober 2026: Sterne 187,180 → 191,564, neueste Version v0.1.9 (21. Oktober 2026).
- 27. September 2026: Sterne 181,042 → 187,180, neueste Version v0.1.8 (21. September 2026).
- 8. September 2026: Sterne 170,726 → 181,042, neueste Version v0.1.7 (29. Juli 2026).
- 2. August 2026: Sterne 128,420 → 170,726, neueste Version v0.1.7 (29. Juli 2026).
Was es bringt
- Es verwandelt Ihre Dokumente in klare Texte, die künstliche Intelligenz verarbeiten kann.
- Es behält Header-, Listen- und Tabellenstrukturen bei.
- Ideal für Ihre RAG- und Textanalyseprozesse.
Installation
pip install 'markitdown[all]'Ausführung
markitdown belge.pdf > belge.mdBeispielverwendung
report.pdf · Präsentation.pptx · table.xlsx
Installation + Nutzung
Installieren Sie MarkItDown mit dem Befehl pip install „markitdown[all]“ im Terminal und konvertieren Sie dann eine PDF-, Word-, Excel- oder PowerPoint-Datei in Markdown, indem Sie den Befehl „markitdown filename.pdf > document.md“ ausführen.
Repository: https://github.com/microsoft/markitdown. Richte dich bei der Installation und Ausführung nach den offiziellen Anweisungen in der README-Datei dieses Repositorys.
Prüfe vor dem Start, unter welchem Betriebssystem wir arbeiten und ob die notwendigen Tools (z. B. Python, Node.js, Git, Docker) installiert sind. Installiere fehlende Tools schrittweise entsprechend diesem System.
Erstelle einen neuen, leeren Ordner für die Arbeit. Rühre keine Dateien außerhalb dieses Ordners an und lösche nichts. Sag mir vor jedem Befehl in einem Satz, was du tun wirst.
Sag mir, was ich am Ende jedes Schrittes auf dem Bildschirm sehen sollte. Wenn ein Fehler auftritt, füge ich die Fehlermeldung exakt so ein, wie sie ist, und wir beheben sie gemeinsam.
Verwandte Begriffe aus dem Glossar
Links
TreScout hat dieses Werkzeug nicht entwickelt · wir haben es in den GitHub-Trends gefunden und stellen es vor. Diese Seite beschreibt das Repository so, wie es am 2026-05-29 war: Die Anzahl der Sterne und unser Text stammen von diesem Tag, das Repository kann sich seitdem geändert haben. Den aktuellen Stand finden Sie über den Link zum Repository. Der Präsentationstext wurde mit KI aus der eigenen Dokumentation des Repositories erstellt und diese Seite wurde maschinell übersetzt aus dem türkischen Original · maßgeblich ist die türkische Fassung.