Datenaufbereitung für RAG und LLMs
Auf einen Blick
Egal ob kompletter Geschäftsbericht oder nur Seite 3 eines Vertrags – unser Drag-and-Drop-Tool verwandelt genau das, was du ihm übergibst, in klar formatiertes Markdown oder JSON. Die Engine nutzt PyTorch-basierte Layout- und OCR-Modelle und schöpft auf jeder CUDA-GPU die volle Leistung aus. Keine ZIP-Uploads, kein Ordner-Chaos – einfach Dateien markieren, fallenlassen, fertig.
Warum du mit Roh-PDFs Geld verbrennst
- Rauschen: schiefe Scans, Kopf-/Fußzeilen oder verschachtelte Tabellen bremsen RAG-Systeme aus.
- Token-Müll: unstrukturierter Text bläht das Kontextfenster auf und treibt API-Kosten hoch.
- Null Nachvollziehbarkeit: ohne stabile Seiten-IDs wird Zitieren im Prompt zum Glücksspiel.
Unser Converter räumt das automatisch auf und liefert sauber formatierte Dokumente oder Einzelseiten – inklusive Seitenzahl, Quelle und stabilem Identifier.
So einfach läuft der Workflow
- Dateien per drag n drop importieren: DOCX, PPTX, XLSX, Bilder … – einzeln oder als Mehrfachauswahl.
- GPU-Turbo zündet: Liegt eine NVIDIA-Karte vor, laufen OCR, Layout-Analyse und Format-Konvertierung parallel auf CUDA.
- LLM wählen: OpenAI, Claude, Gemini oder Ollama (lokal)
- Zielformat wählen: Markdown oder JSON.
- Download: Du erhältst ein Zip Arich mit
- Dokument.md / .json,
- extrahierten Bildern
Kosten im Blick
Nur dein GPU-Strom (Hardwareanschaffung) oder die Token-Gebühren des gewählten LLMs.
Ein Blick unter die Haube
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Modul |
Aufgabe |
GPU-Boost |
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Drag-and-Drop-Import |
Dateien entgegennehmen |
– |
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Dokument-Analyse |
Typ, Sprache, Layout erkennen |
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OCR & Handschrift |
schwer lesbare Scans in UTF-8-Text verwandeln |
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Parser-Suite |
Text, Tabellen, Formeln, Bilder extrahieren |
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Seiten-Formatter |
ganze Dokumente oder ausgewählte Seiten ausgeben |
✔ |
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LLM-Connector |
OpenAI · Gemini · Claude · Ollama ansprechen |
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Exporter |
Inhalte + Bilder + Manifest bereitstellen |
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Auf einer RTX A4000 wandelt das Tool ein 200-seitiges Scan-PDF inklusive OCR in etwa 35 Sekunden um – herkömmliche CPU-Pipelines brauchen hierfür wesentlich länger.
Was du davon hast
- Sekunden statt Stunden – GPU-OCR & Verarbeitung reduzieren Durchlaufzeiten dramatisch.
- Starke Antworten – klar formatierte Dokumente verbessern das Retrieval spürbar.
- Planbare Kosten – nur Strom für deine GPU oder API-Tokens des Modells.
- Flexibel bleiben – Modell- oder Formatwechsel per Dropdown, ohne Prompt-Bastelei.
Best-Practice-Tipps
- OCR immer aktivieren wenn du dir nicht sicher bist ob es ein gesacanntes Dokument ist
- Rauschige Scans? – Force OCR zur OCR Funktion anwählen (Durchlaufzeit erhöht sich, durch die Nutzung von OCR)
Permanent weiterentwickelt – dein Feedback zählt
Wir verbessern das Tool fortlaufend: neue OCR-Modelle, schnellere Parser, noch smartere Layout-Erkennung. Feature-Wünsche oder Bugs? Gib uns Bescheid – wir nehmen dein Feedback direkt in unsere Roadmap auf.
Einzeln oder im Bundle mit unserem RAG-Stack
Standalone: Nutze den Converter als eigenständige Lösung für deine Arbeit.
oder
im Bundle: Kombiniere ihn mit unserem RAG-Framework – alles aus einer Hand, nahtlos integriert.
Mehr erfahren?
Weitere Informationen findest du auf unserer Themenseite.
Fazit
Gib deinem RAG-System optimal strukturierte Dokumente – schnell, reproduzierbar und kostenbewusst.