Anwendungsfall

PDF-Corpora als Plain-Text fuer LLM-Training und Feintuning

Wer eigene Sprachmodelle feintuned oder mit LangChain/LlamaIndex arbeitet, braucht sauberen Text statt PDF. pdftxt.de extrahiert Text-Corpora mit Encoding-Wahl fuer beliebige LLM-Pipelines.

Empfohlene Einstellungen

Encoding utf-8 · mergeLines=true

Encoding immer UTF-8 — LLM-Tokenizer erwarten UTF-8, andere Encodings brechen oft Token-Pipelines.

Typische Anwendungen

Firmen-Dokumentation als RAG-Korpus aufbereiten
Wissenschaftliche Paper-Sammlung fuer Domain-spezifisches Fine-Tuning
Vertrags-Archiv fuer Embedding-basierte Vertragssuche
Produkt-Manuals als Knowledge-Base fuer Customer-Support-LLM

Best Practices

UTF-8 zwingend fuer LLM-Tokenizer (sentencepiece, BPE, etc.)
mergeLines=true fuer sauberere Embedding-Inputs
Bei sehr grossen Corpora: pdftxt.de single-file, fuer Batch-Verarbeitung lokales Python-Skript mit pdfminer oder pdfplumber
OCR-Output IMMER nachredigieren, weil 80-95% Accuracy bedeutet 5-20% Fehler die Tokenization unsauber machen

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