Recursos
De documento a Markdown para agentes de IA y RAG
Convierte cualquier documento en Markdown listo para agentes, RAG, recuperación y razonamiento, sin construir una pipeline distinta para cada formato.
Claix convierte PDF, hojas de cálculo, documentos, imágenes, audio, texto, HTML y XML en una única capa Markdown que el agente puede leer, recuperar y usar antes de actuar.
Documentación de cada endpoint
El problema
El problema del RAG tradicional
Los agentes necesitan contexto para razonar y actuar sobre información real. Añadir documentos suele implicar una pipeline distinta para cada formato: extraer PDF, interpretar hojas de cálculo, procesar imágenes, transcribir audio, limpiar HTML, dividir en chunks, generar embeddings y mantener una base vectorial.
Ese enfoque puede ser útil, pero introduce muchas decisiones antes de que el agente use el archivo. El problema no es solo encontrar texto parecido. El agente necesita contexto comprensible, consistente y reutilizable.
File → Parsing → Cleanup → Chunking → Embeddings → Vector database → Retrieval → Context → Agent answer
- Qué parser usar para cada formato.
- Cómo extraer tablas, interpretar imágenes y transcribir audio.
- Cómo dividir documentos sin perder encabezados y estructura.
- Qué modelo de embeddings usar y cómo indexar y actualizar el contenido.
- Cómo devolver evidencias y controlar documentos incompletos.
- Cómo unir archivos de distintos formatos.
Una capa
Una capa común para todos los formatos
Claix convierte formatos heterogéneos en una representación común. El agente trabaja con distintos formatos sin un flujo diferente para cada tipo de archivo.
Cualquier documento pasa a un formato de contexto estructurado, y de ahí a cualquier runtime de agente, cualquier estrategia de retrieval y cualquier acción siguiente.
PDF
Excel / CSV
Documento
Imagen
Audio
TXT / HTML / XML
↓
Markdown estructurado
↓
RAG, retrieval o agenteFormatos
Formatos compatibles
Cada ruta tiene su página de documentación. Comparten la misma idea: entrada específica del formato, salida Markdown, contexto para el agente.
Excel y CSV → Markdown
Convierte hojas y CSV en tablas Markdown conservando encabezados, filas y relaciones entre columnas. El parseo es en servidor y no requiere schema_id. POST https://claix.dev/api/excel-markdown.
- Leads
- Inventarios
- Catálogos
- Pedidos y métricas
PDF → Markdown
Convierte PDF en Markdown legible y estructurado para recuperación y razonamiento.
- Contratos
- Informes
- Facturas
- Documentación técnica
Documento → Markdown
Transforma documentos ofimáticos en Markdown que el agente puede consultar y reutilizar.
- Procedimientos
- Propuestas
- Expedientes
Imagen → Markdown
Convierte el contenido visible de una imagen en Markdown estructurado.
- Fotos de documentos
- Capturas
- Formularios
- Tablas escaneadas
TXT / HTML / XML → Markdown
Normaliza texto y contenido estructurado en un formato común para agentes y RAG.
- Páginas web
- Exportaciones
- Feeds
- Contenido técnico
Audio → Markdown
Convierte el habla en Markdown para que el agente pueda buscarlo, analizarlo y usarlo como contexto.
- Reuniones
- Llamadas
- Notas de voz
- Soporte
Por qué Markdown
Por qué Markdown para agentes
Markdown es un punto intermedio entre el archivo original y el contexto que necesita el agente. Puede conservar títulos, secciones, listas, tablas, orden y la relación entre encabezados y valores.
Un texto plano del tipo “Supplier Example Corp invoice total 2480.50” es más difícil de usar que una factura con secciones y una tabla de importe, vencimiento y pedido.
- El agente entiende el significado de cada valor.
- Puede recuperar una sección, comparar bloques y pasar contexto a la siguiente herramienta.
- Puede mostrar la fuente o la sección relevante.
Dos salidas
Markdown no sustituye siempre a JSON
Markdown es para el contexto del agente. JSON es para la acción estructurada. Documento → Markdown para recuperar y razonar → el agente interpreta el contexto → JSON para ejecutar una acción.
| JSON para campos definidos | Markdown para recuperar y razonar |
|---|---|
| Schemas estrictos, validación y function calling | RAG y preguntas abiertas |
| Crear registros y actualizar una base de datos | Explorar un archivo sin schema previo |
| Enviar datos a un CRM o ERP | Mantener la estructura entre formatos |
| Workflows deterministas | Contexto legible de tablas, secciones y transcripciones |
Una capa de extracción
RAG sin una pipeline distinta por formato
Sin una capa común acabas con una pipeline de PDF, otra de hojas de cálculo, otra de OCR y otra de audio, cada una con su chunking y sus embeddings.
Con Claix esas entradas pasan por una capa de extracción y salen como Markdown estructurado para RAG agéntico. Los formatos no tienen la misma calidad. El agente sí recibe una representación común después de la extracción.
RAG agéntico
Qué cambia el Markdown estructurado
El agente recibe una tarea, decide qué documentos necesita, consulta el Markdown, comprueba si la evidencia basta, llama a otra herramienta, compara archivos y escala si hay incertidumbre.
Una interfaz conceptual común
Cambia el formato de entrada. El contexto del agente se mantiene.
Menos código específico
Puedes probar el workflow antes de escribir una integración documental distinta para cada formato.
Menos transformación dentro del prompt
El agente no interpreta un binario, una tabla sin encabezados o una transcripción desordenada.
Mejor inspección humana
Markdown se lee, se registra y se depura con facilidad.
Más flexibilidad
Empieza sin un schema estricto. Añade JSON, un retriever, MCP, n8n o tu backend cuando haga falta.
Extracción separada del razonamiento
Claix convierte el archivo en contexto. El agente decide qué significa y qué hacer después.
Persistencia
Contexto persistente y Knowledge Spaces multimodales
Cuando el endpoint lo permite, envía window_context=true y un window_time válido: 5, 10, 15, 30, 45, 60, 90, 120, 180, 240, 360, 480, 720, 1440 o infinity. La respuesta incluye document_id. infinity exige el modo persistente activo en la cuenta. space_id asocia el documento conservado a un espacio de conocimiento.
Un espacio puede reunir un contrato PDF, un inventario Excel, la foto de un albarán, una reunión en audio y unas instrucciones HTML. El agente consulta esa colección, no un archivo aislado.
Antes de indexar
Markdown frente a chunks y embeddings
El chunking y los embeddings siguen siendo válidos más adelante. Claix te da contexto estructurado antes de comprometerte con una arquitectura propia de chunks, embeddings o búsqueda vectorial.
| Fragmentos sueltos | Markdown estructurado |
|---|---|
| Example Corp / Spain / certificate / missing | Títulos, tablas y listas siguen juntos |
| La estructura se reconstruye después de indexar | La estructura se conserva antes de indexar |
| Diseñas el chunking por formato desde el principio | Pruebas el agente antes de una estrategia compleja de chunks |
| Embeddings, índices y reprocesado desde el día uno | Puedes pasar el Markdown a tu propio sistema vectorial después |
Arquitecturas
Cómo usar el Markdown
1. Markdown directo al agente
Archivo → Claix → Markdown → contexto del agente. Sirve para prototipos, archivos pequeños y consultas puntuales.
2. Documento recuperable
Archivo → Markdown → Knowledge Space o tu retriever → agente. Sirve para colecciones y preguntas repetidas.
3. Markdown y JSON juntos
Markdown para leer y un schema JSON más una tool call hacia CRM, ERP o un sistema de tareas.
4. RAG agéntico multimodal
PDF, Excel, imagen, audio y HTML por una capa Markdown. El agente elige el contexto y llama a herramientas de negocio.
Casos de uso
Flujos multiformato
Agente financiero
Invoice.pdf, Expense.xlsx y Receipt.jpg se convierten en contexto Markdown para cuadre, aprobación o revisión.
Agente legal
Contract.pdf, Amendment.docx y Email.html sirven para fechas, obligaciones y una tarea de revisión.
Onboarding
Application.pdf, ID-card.jpg y Company.csv sirven para completar, rechazar o revisar un expediente.
Soporte y operaciones
Emails, capturas, facturas, inventarios, albaranes y audio de reuniones comparten un contexto legible.
Agente de investigación
Report.pdf, Dataset.xlsx e Interview.mp3 pasan a contexto Markdown para hallazgos, comparación o un informe.
Precios
Paga según el formato que procesas
Usa la capa de extracción que necesites y paga según el formato de entrada. Los precios están en euros, por archivo procesado.
| Audio | 0,20 € |
|---|---|
| Imagen | 0,10 € |
| 0,10 € | |
| Excel / CSV | 0,05 € |
| Documento | 0,05 € |
| Texto | 0,05 € |
La conversión a Markdown cuesta 0,05 € por archivo para texto, documentos y hojas de cálculo. Imagen y PDF cuestan 0,10 € por archivo. El audio cuesta 0,20 € por archivo. El precio no depende de páginas, minutos ni créditos: es por archivo procesado.
Alcance
Qué no promete esta funcionalidad
Claix te proporciona una capa Markdown estructurada antes de que tengas que comprometerte con una arquitectura propia de chunks, embeddings o búsqueda vectorial.
No promete que Markdown elimine todos los problemas de RAG, que el chunking nunca haga falta, que ningún sistema use embeddings, que cualquier archivo se interprete a la perfección, ni que Markdown sustituya siempre a JSON o a una base vectorial.
Preguntas frecuentes
- ¿Qué es la extracción de documento a Markdown para agentes?
- Convierte PDF, hojas de cálculo, documentos, imágenes, audio y texto en Markdown estructurado que un agente puede usar como contexto, retrieval, razonamiento y tool calls.
- ¿Por qué usar Markdown en RAG?
- Conserva títulos, secciones, tablas y relaciones en un formato legible, antes de pasar el contenido a un retriever o a un flujo de razonamiento.
- ¿Markdown es mejor que JSON?
- Depende de la tarea. Markdown suele ir mejor para leer, recuperar y explorar. JSON suele ir mejor para validar, llamar funciones y escribir campos definidos en otro sistema.
- ¿Claix sustituye las bases vectoriales?
- Puede evitar que construyas y operes una base vectorial en flujos iniciales o más simples. No es un reemplazo universal de toda arquitectura de retrieval.
- ¿Se puede usar con LangChain o MCP?
- Sí. Pasa el Markdown a un agente, retriever o chain de LangChain, o deja que una tool MCP llame a Claix y exponga el contexto durante el workflow.
- ¿Formatos distintos pueden compartir un Knowledge Space?
- Sí, cuando los documentos se conservan y se asocian al mismo espacio.
- ¿El Markdown lo genera un modelo?
- Depende del endpoint. La conversión de hojas de cálculo se construye en el servidor sin llamada a un modelo. Cada página de documentación indica cuándo interviene un modelo.
Construye RAG agéntico sobre contexto estructurado, no sobre archivos crudos.
Convierte PDF, hojas de cálculo, documentos, imágenes, audio y texto en Markdown estructurado para RAG, retrieval y flujos de agentes, sin una pipeline de extracción distinta para cada formato.