E2M

様々なファイルタイプをMarkdown形式に変換するPythonライブラリ

一般製品プログラミングMarkdown変換ドキュメント解析

E2Mは、様々なファイルタイプをMarkdown形式に解析・変換できるPythonライブラリです。パーサー-コンバーターアーキテクチャを採用しており、doc、docx、epub、html、htm、url、pdf、ppt、pptx、mp3、m4aなど、幅広いファイルフォーマットに対応しています。E2Mプロジェクトの最終目標は、検索強化生成（RAG）およびモデルのトレーニングやファインチューニングに高品質なデータを提供することです。

doc、docx、epub、html、htm、url、pdf、ppt、pptx、mp3、m4aなど、様々なファイルフォーマットの解析と変換をサポートします。
パーサー-コンバーターアーキテクチャを採用し、テキストまたは画像データを解析してからMarkdown形式に変換します。
PdfParser、DocParser、DocxParser、PptParser、UrlParserなど、様々なパーサーとコンバーターを提供します。
ユーザーは必要に応じて異なるパーサーとコンバーターを選択できるよう、カスタム設定をサポートします。
APIサービスを提供し、容易な統合と使用を実現します。
モデルのトレーニングとファインチューニングをサポートし、RAGにデータを提供します。

E2Mは、様々なファイルフォーマットをMarkdown形式に変換する必要がある開発者やデータサイエンティストにとって最適です。特に、ドキュメント処理、データクレンジング、モデルトレーニングを行う際に役立ちます。これにより、様々なフォーマットのファイルを容易にMarkdownに統一し、後続の処理や分析を効率化できます。

GitHubで共有・議論するために、学術論文をPDF形式からMarkdown形式に変換する。
オンラインヘルプドキュメントを構築するために、技術ドキュメントをdocx形式からMarkdown形式に変換する。
コンテンツの移行とバックアップのために、ウェブサイトのコンテンツをHTML形式からMarkdown形式に変換する。

1. Python環境を作成し、有効化します。
2. pipを最新バージョンにアップデートします。
3. pipを使用してE2Mライブラリをインストールします。
4. 必要に応じてパーサーとコンバーターを選択し、設定します。
5. E2M提供のAPIサービスを使用するか、または対応するパーサーとコンバーターを直接呼び出してファイルを変換します。

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E2M — 様々なファイルタイプをMarkdown形式に変換するPythonライブラリ

テンセントクラウド大規模言語モデル知識エンジン OCR 体験版 — 画像またはPDFファイルをMarkdown形式に変換するドキュメント解析機能を提供します。

Firecrawl LLMs.txt ジェネレーター — LLMのトレーニングと推論のために、ウェブサイトを統合したテキストファイルを生成するツール

OWL — OWLは、マルチエージェント協調のための高度なフレームワークであり、現実世界のタスク自動化の限界を押し広げることを目指しています。

kg-gen — あらゆるテキストから知識グラフを抽出するAIツールです。

FreeParser — FreeParserは、AI駆動の無料ドキュメント解析ツールで、様々なファイル形式に対応しています。

wdoc — wdocは、様々なファイル形式のドキュメントを処理・検索するための強力なRAG（Retrieval Augmented Generation）システムです。

Steev — SteevはAIモデルのトレーニングを最適化するためのツールで、トレーニング効率とモデル性能の向上を支援します。

Kolosal AI — ローカルで動作するAIモデルのトレーニングとデプロイツール。個別トレーニングとマルチプラットフォーム対応をサポート。

Site RAG — ウェブサイトで質問するために使用するChrome拡張機能で、ローカル実行とベクトルストアに対応しています。

Open Thoughts — 最良のオープンソース推論データセットを整理することに特化したコミュニティプロジェクト

rag-chat-component — RAG（検索拡張生成）AIアシスタント向けに設計されたReactコンポーネントで、Next.jsアプリケーションに迅速に統合できます。

AnyParser Pro — AnyParser Proは、PDF、PPT、画像からコンテンツを迅速かつ正確に抽出できる大規模言語モデルです。

vision-parse — 視覚言語モデルを利用してPDFをMarkdownに変換します。

RAG-logger — オープンソースのRAGアプリケーションログツール

Command R7B — 高速かつ高効率な生成型AIモデル

vision-is-all-you-need — 視覚言語モデルを用いたドキュメント検索システム

GraphRAG Visualizer — Microsoft GraphRAGツールのデータを視覚化および探索するためのウェブベースのツールです。

Minima — オープンソースのローカルRAG。ChatGPTとMCP機能を統合

Qwen-Agent — Qwen (≥2.0)ベースのAgentフレームワークおよびアプリケーションで、関数呼び出し、コードインタープリター、RAG、Chrome拡張機能に対応しています。

Extractous — 高速・高効率の非構造化データ抽出ツール

Inquir — AI技術を統合した、独自の高度な検索エンジンを作成します。

Chonkie — 軽量かつ高速なRAGテキストチャンク化ライブラリ

Trieve — AI優先のインフラストラクチャAPI。検索、レコメンド、RAGサービスを提供します。

Dabarqus — AI大規模言語モデルとプライベートデータを統合するためのツールです。

Vectorize — 迅速かつ正確な、本番環境対応のRAGパイプライン

easegen-front — オープンソースデジタルヒューマン学習教材作成プラットフォーム

MM1.5 — 多モーダル大規模言語モデルの最適化と分析

rag-chatbot — 複数のPDFファイルとローカルで対話できるチャットボットです。

gptme — ローカルツールを備えた、ターミナル上で動作するパーソナルAIアシスタント。