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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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。

gptme — 终端中的个人AI助手，具备本地工具。

Epsilla — 无需编码即可构建生产就绪的LLM应用程序

RECE — 一种用于文本到图像扩散模型的概念擦除技术

Flux Gym — 简洁的FLUX LoRA训练UI，支持低VRAM配置。

Easy Voice Toolkit — 本地部署的AI语音工具箱，支持语音识别、转录和转换。

Civita Green — AI艺术创作与模型分享平台

kotaemon — 开源的RAG基础聊天工具，与文档对话。

Ragie — 开发者友好的RAG即服务。

RAG_Techniques — 革命性的检索增强生成系统技术集合。

Easy-RAG — 一个适合学习、使用、自主扩展的RAG系统。

ai-toolkit — AI脚本集合，主要用于Stable Diffusion模型。

x-flux — 深度学习模型训练脚本集