【实战指南】从提升AI知识库效果，从PDF转Markdown开始
经常有人抱怨AI知识库精确度不够、答非所问。我有时候想想，会觉得其实AI也挺冤的，因为很有可能不是它能力不行，而是你一开始给的文档就有问题，导致它提取文本有错误、不完整，那后边一连串的检索、生成怎么可能好呢？
比如最常见的PDF格式，我们阅读起来是没啥难度，但大模型要提取文本就遭罪了。
第一，PDF的结构很复杂，有文本、有图像、有表格，还有字体和布局信息。大模型很难理清楚这些结构，自然也就不好从中提取出文本来。
第二，不同PDF可能使用不同的字符编码，这会导致文本解析错误。
第三，即使成功提取出文本，也可能丢失段落、标题这些很重要的信息，造成对内容的理解出现差错。
所以，要提升AI知识库的效果，先把PDF转换成方便大模型提取文本的格式。本期视频我介绍两个工具。一个是Mathpix，现成的产品，我在newtype社群里推荐过。另一个是Marker，更早之前我也在社群内推荐过。正好有小伙伴问具体怎么部署，我一会儿就具体讲讲。
先来看Mathpix。
这款产品桌面端和移动端都有。我用的是网页版。它支持上传PDF和图片。PDF的话，一般是论文；图片的话，一般是手写的笔记或者老师的板书。导入资料后，它会进行识别，然后要么存在软件里作为一条笔记、多端同步，要么导出成Markdown、Word等格式。
作为测试，我这边上传一篇大概8页的论文，它里边包含了PDF最常见的复杂格式。大概几秒钟，Mathpix就处理完成了。然后选择导出Markdown，就能得到一个md格式的文件。
把它放到Obsidian里，可以看到，转换效果挺不错的：原本分成左右两栏的内容，它都给归到一栏里；小标题、分段、表格什么的都在。
我之所以选择Obsidian是因为，它的笔记本来就是md格式，并且Copilot这款AI插件有RAG功能。现在有了PDF转Markdown的工具，以后我对论文的阅读、消化还有记笔记就可以在一个软件里搞定了。
如果你是STEM学生或者科研工作者，肯定会爱死Mathpix——一键OCR就可以输出LaTeX公式太方便了。如果你有大量PDF文档想喂给大模型作为参考资料，也可以考虑订阅，一个月不到5美金。
多说两句，我个人很喜欢Mathpix创始人的思路。他提出一个概念叫Micro-SaaS，意思是，从一个细小且集中的用户痛点切入，提供极度专业化的产品和功能。这种专注利基市场的打法，很适合今天这个AI时代。
OK，Mathpix是最省心的解决方案。当然，如果你不想花这点钱的话，也行，那就本地部署Marker来转换。
Marker是我在GitHub上找到的一个项目，人气挺高的。它同样是把PDF转成Markdown，支持多语种，可以把公式转成LateX，可以把图片也一并提取出来，支持GPU、CPU。
要部署很容易，还是那句话：有手就行。
第一步，老规矩，创建环境然后激活，这个就不用我介绍了。
第二步，安装PyTorch。大家可以去官网根据自己的情况做选择，然后通过特定的命令去下载、安装。如果没安装CUDA，那就先去老黄那边下一个。
第三步，安装Marker。pip install就可以。
这三步完成后，就可以开始使用了。
根据GitHub上的指导，我们需要通过一行命令来运行。这行命令分为四个部分：
第一部分，也就是命令的开头，告诉机器你是要转一个文档还是多个文档。如果是一个的话，就用marker single。
第二部分，告诉机器，需要转换的文档存在哪里，也就是文件地址。
第三部分，告诉机器，转换完之后，该把文档存到哪里。
第四部分是一些参数配置，比如默认batch是2个，需要消耗大约3G的显存。这个数值设得越高，需要的显存越多，转换速度也就越快。
理解这行命令的意思，每次使用就非常简单了。如果你的文件夹一直不变，其实就改一下文件名就好。
作为演示，我还是用刚才那个论文，咱们可以对比一下效果。
运行命令，就能看到每一步的进度条。大家注意看这边：Marker会先做检查，然后找到reading order阅读顺序，最后把md文件存到指定文件夹内。除了正文，论文里的表格都单独提取出来了。
我用VS Code预览一下成品。可以看到，效果还不错。
不过，官方也强调了，他们并不能做到100%成功提取公式、表格，因为PDF这个东西太复杂、太奇怪了，没法打保票。所以转换完成之后，建议大家还是快速看一眼、检查一遍。
如果要转换多个文档也是同样思路，用命令设置存放的位置和输出的位置，可以把整个文件夹里的PDF全都转换了。我这边就不演示了，大家试一次就全明白了。
随着大模型的持续爆火，各行各业都在开发搭建属于自己企业的私有化大模型，那么势必会需要大量大模型人才，同时也会带来大批量的岗位？“雷军曾说过：站在风口，猪都能飞起来”可以说现在大模型就是当下风口，是一个可以改变自身的机会，就看我们能不能抓住了。
那么，我们该如何学习大模型？
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L1级别:AI大模型时代的华丽登场
L2级别：AI大模型API应用开发工程
L3级别：大模型应用架构进阶实践
L4级别：大模型微调与私有化部署
一般掌握到第四个级别，市场上大多数岗位都是可以胜任，但要还不是天花板，天花板级别要求更加严格，对于算法和实战是非常苛刻的。建议普通人掌握到L4级别即可。
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作为普通人，入局大模型时代需要持续学习和实践，不断提高自己的技能和认知水平，同时也需要有责任感和伦理意识，为人工智能的健康发展贡献力量。