LlmFiles
Конвертер в Markdown
LlmFiles/Гайды/Markdown для RAG

Markdown для RAG

Качество ответов RAG упирается не в модель, а в то, как нарезан корпус. Markdown — самый удобный формат для нарезки: границы разделов видны парсеру без эвристик.

Обновлено 21.10.2026 · LlmFiles · English version

Почему не сырой текст и не PDF

Структура, которая режется хорошо

# Регламент возврата товара

## 1. Сроки

Возврат принимается в течение 14 дней с момента получения заказа.

## 2. Исключения

- товар с повреждённой упаковкой;
- товар из категории «индивидуальный пошив».

## 3. Статусы заявки

| Статус | Что значит |
|---|---|
| new | заявка принята |
| approved | возврат одобрен |

Рабочее правило: один раздел ## — один смысловой чанк. Тогда нарезка по заголовкам даёт куски, которые не нужно доклеивать и которые несут один ответ.

Чек-лист подготовки корпуса

  1. Соберите источники в исходных форматах: PDF, DOCX, EPUB, HTML, XLSX.
  2. Приведите всё к .md — один файл на документ.
  3. Проверьте заголовки: у документа один # (название) и осмысленные ##.
  4. Уберите мусор: колонтитулы, «стр. 12 из 40», повторяющиеся шапки, навигацию.
  5. Таблицы оставьте таблицами — они читаются моделью лучше, чем список.
  6. Добавьте метаданные в начало файла (front matter): источник, дата, владелец.
  7. Нарезайте по ##, а не по 1000 символов; перекрытие 10–15%.
  8. Храните рядом исходный .md — переиндексация пойдёт без повторной конвертации.

Front matter: метаданные, которые пригодятся

---
source: "prikaz-142.pdf"
title: "Приказ №142 о регламенте возврата"
owner: "Отдел клиентского сервиса"
updated: 2026-09-30
confidential: false
---

Эти поля уходят в payload вектора: по ним фильтруется выдача («только документы 2026 года», «без конфиденциальных»). Без метаданных фильтровать нечем — остаётся только семантический поиск.

Частые ошибки

Приватность корпуса

Внутренние документы не должны уходить в сторонние облачные конвертеры: сам корпус — уже чувствительные данные. Подробнее — PDF в Markdown без облака.

Частые вопросы

Обязательно ли markdown?

Нет, но с ним меньше ручной работы: структура уже размечена, и нарезка по заголовкам не требует эвристик.

Как резать таблицы?

Целиком. Половина pipe-таблицы без строки шапки бесполезна: модель не понимает, что за колонки.

Что делать с документом на 300 страниц?

Резать по главам ещё до индексации: один файл — один раздел, в front matter ссылка на родительский документ.

Можно конвертировать корпус автоматически?

Да, через API: POST /api/convert с полем file, в ответе JSON с полем markdown. Так корпус обновляется скриптом по расписанию.

Сконвертировать файл

Перетащите документ в окно — получите markdown с заголовками и таблицами. Бесплатно 5 файлов в сутки, до 25 МБ.