davide e1b5298b20 feat: integra pipeline PDF→Markdown a 9 stadi e test suite
Porta da branch marker la riscrittura completa di conversione/_pipeline/
(9 stadi PyMuPDF) e la suite tests/ senza modificare il resto del progetto
RAG (ollama/, step-5/, step-6/, step-8/, rag.py, retrieve.py, config.py).

requirements.txt: aggiunge PyMuPDF>=1.24.0 e pytest>=8.0, mantiene chromadb,
rimuove opendataloader-pdf e pymupdf4llm.

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
2026-05-11 14:44:16 +02:00

PDF → Markdown

Converte PDF digitali in Markdown strutturato e pulito.

Stack: Python · opendataloader-pdf (XY-Cut++) · Java 11+
Compatibile con: Linux · macOS · Windows (WSL2)


Setup

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

Java 11+ richiesto:

sudo apt install default-jdk   # Ubuntu/Debian/WSL
java -version

Utilizzo

# Singolo PDF
python conversione/pipeline.py --stem <nome>

# Tutti i PDF in sources/
python conversione/pipeline.py

# Forza riesecuzione
python conversione/pipeline.py --stem <nome> --force

--stem = nome file PDF senza estensione.
Esempio: sources/analisi1.pdf--stem analisi1


Output

Per ogni stem in conversione/<stem>/:

File Descrizione
raw.md Markdown grezzo — non modificare
clean.md Markdown pulito — copia di lavoro
structure_profile.json Struttura rilevata e metriche
report.json Statistiche complete della conversione

Validazione batch

python conversione/validate.py

Stampa una tabella di stato su tutti gli stem convertiti.


Vedi conversione/README.md per dettagli sulla pipeline e i tipi di documento supportati.

S
Description
Sistema RAG costruito da zero su qualsiasi PDF digitale. Ogni fase della pipeline - estrazione, chunking adattivo, vettorizzazione, retrieval e generazione - è uno step separato e verificabile. Gira interamente in locale su CPU, senza GPU e senza cloud. Stack: Python - Ollama - ChromaDB.
Readme 789 KiB
Languages
Python 99.6%
Shell 0.4%