关于AI时代下，大模型对于pdf\md\doc\json\latex\html六种常见文件格式解析、用途及优劣势分析

一、AI 解析差异对比表

维度	PDF	Word(docx)	Markdown	JSON	LaTeX	HTML
解析入口	需版面分析+OCR（扫描件）	需解压XML+样式映射	纯文本，可直接分词	纯文本，可直接读键值	纯文本，但需宏展开	需去标签+DOM清洗
结构保留	难：多栏/表格/公式易错位	中：样式、批注、嵌套列表易丢失	好：标题、列表、代码块天然显式	好：字段级粒度	好：公式、引用、章节标签明确	中：层级被div/css冲掉
令牌效率	低（冗余坐标、字体描述）	低（大量样式XML）	极高	高	中（宏、命令占用）	低（标签开销）
多模态	图、表、文混合，需额外模型	图、表、批注混合	仅支持插图链接	不支持图，仅结构化数据	可插图、公式	图、表、链接共存
中文优化	MinerU/ Marker 已做专项调优	POI/ python-docx 对中文样式支持一般	无需优化	无需优化	中文宏包需额外配置	需处理编码&字体

二、适用场景与优劣势速览

PDF

用途：正式报告、论文、合同、扫描档案。
优势：版式固定、防篡改、跨平台视觉一致。
劣势：面向“打印”而非“机器”，需专用解析链（版面分析→OCR→公式识别→表格还原），复杂版面仍容易错位；令牌消耗最大。

Word(docx)

用途：内部公文、协作撰稿、商务模板。
优势：人人会编辑，批注、修订、样式丰富。
劣势：XML 样式层厚重，AI 需解压后再对齐段落与样式，嵌套列表/表格/批注经常丢；中文样式映射尤其容易出错。

Markdown

用途：技术文档、知识库、LLM 提示词、RAG 语料。
优势：纯文本+轻量标记，人类可读性与机器可解析性同时拉满；Git 友好、令牌最省；标题/列表/代码块对向量切片最友好。
劣势：无法原生承载复杂表格、批注、宏、打印级排版；多图时管理稍繁琐。

JSON

用途：配置、接口、结构化知识图谱、RAG 元数据。
优势：字段级精准访问，无需再分块；可直接喂给 Function Call / Toolformer。
劣势：不适合长文本、无章节层次；纯数据缺少可读性，需前端渲染。

LaTeX

用途：论文、教材、公式密集型文档。
优势：数学公式、交叉引用、章节标签显式，MinerU 已支持直接转回 LaTeX，减少重新录入。
劣势：宏展开、自定义命令导致上下文超长；非线性编辑体验门槛高；令牌消耗高于 Markdown。

HTML

用途：网页内容、在线帮助、邮件。
优势：超链接、多媒体、样式一体；浏览器即渲染。
劣势：标签噪音大，需额外清洗；div 视觉层级与语义层级不一致，AI 切分容易“断章取义” 。

三、一句话选型建议

想让大模型“看得懂、吃得省”→ 优先 Markdown；技术写作、RAG 语料、Prompt 模板都用它。
正式存档/防篡改 → PDF，但提前用 MinerU/Marker 解析成 Markdown 再入库，可兼顾版式与检索。
多人协作文档 → Word 完稿后统一“导出为 Markdown”或直接用云笔记 Markdown 编辑器，减少解析坑。
纯数据/配置 → JSON；别让模型去“读”表格，直接字段查询更快。
数学公式密集 → 原稿保持 LaTeX，MinerU 可原样提取；若仅阅读再转 Markdown。
网页抓取 → HTML 清洗后转 Markdown，保留链接同时降噪音。