Ich wandelt PDF- und Word-Dokumente in sauberes, ai rag-ready Markdown um

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Amin bm
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Über diesen Service

Automatische Übersetzung

Möchtest du eine große Menge an gescannten Dokumenten und Nicht-Text-Dateien in Text umwandeln, der für Rag geeignet ist? Ich kann das für dich erledigen. Aber nicht nur das.


Ein guter RAG beginnt mit einem Forschungs-Repository oder Projektdokumenten, bevor die Dokumente gespeichert werden. Textdokumente enthalten immer viele Daten, die die lexikalische oder vektorbasierte Suche stören: Listen, Bilder, Referenzen, Fußnoten usw. Sie belegen nicht nur deine Datenbank, sondern verschwenden auch Ressourcen im Suchprozess und liefern viele redundante Ergebnisse. Das manuelle Entfernen dieses Rauschens ist sehr schwierig und zeitaufwendig. Automatisieren lässt sich dieser Prozess nur mit einem Tool, das das Rauschen im Inhalt erkennt und nicht versehentlich den Text löscht.


Ich habe MD for AI entwickelt, meine eigene Dokumentenverarbeitungs-Engine, die an Hunderten echter Bücher getestet wurde. Diese Engine bewahrt die Attribution in jedem Fragment, sodass die gefundenen Teile mit ihrer Quelle verbunden bleiben. Außerdem habe ich eine separate persische und mehrsprachige OCR-Pipeline für gescannten Inhalt.


Ich konvertiere PDF-, Word- und andere Dokumente in sauberes, strukturiertes und zitierfähiges Markdown für RAG-Systeme, AI-Suche, individuelle GPTs und Wissensdatenbanken.

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Amin bm

Programming and Tech

  • AusGroßbritannien
  • Mitglied seitAug. 2026
  • Sprachen

    Englisch
Python and JavaScript developer specializing in reliable RAG, hybrid search and document processing systems. Translating and studying different languages ​​is my passion, and I have thousands of pages of specialized and general translations. I build complete, tested solutions that turn private documents into searchable knowledge bases. My public work includes a live serverless retrieval backend and md for AI, my own pipeline for cleaning, structuring and chunking books for RAG. I bring a Masters in Economics, strong quantitative reasoning, documented source code and honest project scoping.

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