減少Token使用量：將PDF轉換為Markdown
使用UNPDF等工具將PDF轉換為Markdown格式，可大幅減少Token使用量，提高LLM解析效率。注意複雜表格和圖表可能轉換不完美，需核對原始數據。
在處理大型語言模型（LLM）時，輸入文本的Token數量直接影響成本和性能。一個高效的策略是將PDF文件轉換為Markdown格式，這可以顯著減少Token使用量。例如，UNPDF等工具能夠將PDF轉換為Markdown，從而降低Token消耗，同時提高模型解析的準確性。
Markdown格式簡潔且結構化，LLM更容易從中提取關鍵信息。相比之下，原始PDF文件可能包含大量冗餘格式標記，導致Token浪費。經過轉換後，用户可以直接將Markdown內容粘貼到LLM聊天界面中，而不是上傳原始文件。
然而，這種轉換並非完美無缺。複雜的表格和圖表，特別是來自信息圖表風格PDF的文件，可能無法完美轉換。對於需要精確數值的場景，建議與原始數據核對。總的來説，對於摘要和一般問答任務，Markdown轉換是一種經濟且高效的預處理方法。