E2M

将各种文件类型转换为Markdown格式的Python库

普通产品编程Markdown转换文档解析

E2M是一个Python库，能够解析并转换多种文件类型到Markdown格式。它采用了解析器-转换器架构，支持包括doc、docx、epub、html、htm、url、pdf、ppt、pptx、mp3和m4a等多种文件格式的转换。E2M项目的最终目标是为检索增强生成(RAG)和模型训练或微调提供高质量的数据。

支持多种文件格式的解析和转换，如doc、docx、epub、html、htm、url、pdf、ppt、pptx、mp3和m4a。
采用解析器-转换器架构，先解析文本或图像数据，再转换为Markdown格式。
提供多种解析器和转换器，如PdfParser、DocParser、DocxParser、PptParser、UrlParser等。
支持自定义配置，用户可以根据需要选择不同的解析器和转换器。
提供API服务，方便集成和使用。
支持模型训练和微调，为RAG提供数据支持。

E2M适合需要将不同文件格式转换为Markdown格式的开发者和数据科学家，尤其是在进行文档处理、数据清洗和模型训练时。它可以帮助用户轻松地将各种格式的文件统一为Markdown，便于后续的处理和分析。

将学术论文从PDF格式转换为Markdown，以便在GitHub上分享和讨论。
将技术文档从docx格式转换为Markdown，用于构建在线帮助文档。
将网站内容从HTML格式转换为Markdown，用于内容迁移和备份。

1. 创建Python环境并激活。
2. 更新pip到最新版本。
3. 使用pip安装E2M库。
4. 根据需要选择并配置解析器和转换器。
5. 使用E2M提供的API服务或直接调用相应的解析器和转换器进行文件转换。

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kg-gen — 从任何文本中提取知识图谱的人工智能工具。

FreeParser — FreeParser 是一款由 AI 驱动的免费文档解析工具，支持多种文件格式。

wdoc — wdoc 是一个强大的 RAG（检索增强生成）系统，用于处理和查询多种文件类型的文档。

Steev — Steev 是一款用于优化 AI 模型训练的工具，帮助用户提升训练效率和模型性能。

Kolosal AI — 本地运行的AI模型训练与部署工具，支持个性化训练和多平台使用。

Site RAG — 一个用于在网站上提问的Chrome扩展程序，支持本地运行和向量存储。

Qwen2.5-VL — Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型，能够理解图像和视频内容并生成相应文本。

Open Thoughts — 一个专注于整理最佳开源推理数据集的社区项目

rag-chat-component — 一个为RAG（检索增强生成）AI助手设计的React组件，可快速集成到Next.js应用中。

AnyParser Pro — AnyParser Pro 是一款能够快速准确地从 PDF、PPT 和图像中提取内容的大型语言模型。

vision-parse — 利用视觉语言模型将PDF解析为Markdown。

RAG-logger — 开源的RAG应用日志工具

RWKV-6 Mixture of Experts — RWKV家族中最大的模型，采用MoE技术提升效率。

Command R7B — 快速高效的生成型AI模型

vision-is-all-you-need — 利用视觉语言模型的文档检索系统

GraphRAG Visualizer — 一个用于可视化和探索微软GraphRAG工具的网络工具。

TRELLIS — 3D生成模型，实现高质量多样化的3D资产创建

Minima — 开源本地RAG，集成ChatGPT和MCP能力

prime — 高效全球分布式AI模型训练框架

Qwen-Agent — 基于Qwen>=2.0的Agent框架和应用，支持函数调用、代码解释器、RAG和Chrome扩展。

Extractous — 快速高效的非结构化数据提取工具

Inquir — 创建您自己的高级搜索引擎，结合AI技术。

Chonkie — 轻量级、快速的RAG文本分块库

Trieve — AI优先的基础设施API，提供搜索、推荐和RAG服务

Dabarqus — A tool for integrating private data with AI large language models.

Vectorize — 快速、准确的生产级RAG管道

easegen-front — 开源数字人课程制作平台

MM1.5 — 多模态大型语言模型的优化与分析

rag-chatbot — 一个可以本地与多个PDF文件进行对话的聊天机器人。