context-studio
context-studio 是我搭的一套后端小服务，目标是把各种文件（PDF、图片、音频、Office 文档）抽取成干净的 Markdown，便于后续喂给 LLM 做 RAG 或摘要。
https://github.com/CNSeniorious000/context-studio
实现上使用 FastAPI 提供上传接口，核心用的是 MarkItDown 做多格式抽取，并在返回前做简单的清洗与分段。
工程细节
接口会在服务端做 token 计数并限制返回长度，避免把超长文本一次性喂进模型导致 OOM 或高额 token 费用。
相关：
- MarkItDown：用于提取各种文件为 Markdown 的库。
- Context-Studio-FE：前端配套，负责可视化和交互。
把文件转换成 LLM 友好的段落，是构建高质量上下文的低开销方法。
深入洞见¶
项目把文件抽取的复杂性交给 MarkItDown：FastAPI 的 main.py 明确暴露 /markitdown、/summarize 等端点，extractors/fallback.py 作为一个简洁的 glue 层把 MarkItDown 的能力包装成 API。tests 中对 summarize 的异步测试（tests/test_summarize.py）说明项目已有基础的自动化覆盖，整体设计适于把多格式文件（PDF/Office/Audio）清洗成 LLM 友好的 Markdown 段落并节制返回长度以避免 token 超量。
参考源码：main.py（FastAPI endpoints） · extractors/fallback.py（MarkItDown glue）