【要約】【MarkItDown】Office/PDFをMarkdown化してRAG前処理に使う [Zenn_Python] | Summary by TechDistill
> Source: Zenn_Python
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// Problem
RAGやLLMの精度向上には、PDFやWord等の非構造化データを、見出しや表の構造を維持したテキスト形式へ変換する前処理が不可欠である。しかし、単純なテキスト抽出ではレイアウトや構造の欠落が課題となる。
// Approach
MicrosoftのMarkItDownを活用し、Python環境下でOffice/PDFファイルをMarkdownへ変換する。uvによる依存関係管理を含めた導入手順と、エラーハンドリングを備えた一括変換の実装例を提示する。
// Result
PDF、Excel、PPTX、DOCXの各形式においてMarkdown変換に成功した。構造抽出には有効だが、画像や複雑なレイアウトの完全な再現は困難であり、検索やRAGの補助用途として最適であることが確認された。
Senior Engineer Insight
> 本ツールはドキュメントの完全な代替ではなく、あくまで「検索可能なテキストへの変換」に特化している。RAGパイプライン構築においては、構造抽出の特性を理解し、用途に応じて使い分けることが肝要である。