Preguntas frecuentes
Encuentre respuestas a preguntas comunes sobre las herramientas de conversión de documentos, la seguridad y los límites de uso de anuano.com.
¿Están mis archivos seguros?
Nos tomamos muy en serio la privacidad de los datos. Nuestra infraestructura está diseñada con estrictos protocolos de seguridad:
- Los archivos se procesan temporalmente y no se almacenan permanentemente en nuestros servidores.
- Todas las transferencias de archivos están cifradas y nunca accedemos ni analizamos el contenido de sus documentos.
¿Qué formatos de archivo son compatibles?
Admitimos una amplia gama de formatos, incluidos documentos (PDF, DOC, DOCX, PPT, PPTX), hojas de cálculo (XLS, XLSX, CSV), imágenes (PNG, JPG, GIF), páginas web (HTML) y archivos de texto estándar.
¿Existe algún límite de uso?
La herramienta es de uso completamente gratuito. Actualmente, admitimos archivos de hasta 30 MB de tamaño y el procesamiento debe realizarse un archivo a la vez.
¿Por qué Markdown es mejor para aplicaciones de IA?
Markdown proporciona una sintaxis limpia y estructurada que los LLM entienden excepcionalmente bien. A diferencia de los archivos PDF sin formato o el HTML desordenado, Markdown conserva la jerarquía de los documentos (encabezados), las relaciones (listas) y el énfasis. Esta reducción del "ruido" conduce a incrustaciones mucho mejores, recuperaciones de RAG más precisas y significativamente menos alucinaciones de IA.
Sí. Nuestro motor de procesamiento hace todo lo posible para conservar la estructura semántica de su archivo original. Extraemos y preservamos cuidadosamente encabezados, listas, tablas de datos y marcadores de énfasis, asegurando que la estructura de contenido significativa, vital para la comprensión de LLM, permanezca intacta mientras eliminamos el ruido visual inútil.
Sí. Nuestro motor de procesamiento hace todo lo posible para conservar la estructura semántica de su archivo original. Extraemos y preservamos cuidadosamente encabezados, listas, tablas de datos y marcadores de énfasis, asegurando que la estructura de contenido significativa, vital para la comprensión de LLM, permanezca intacta mientras eliminamos el ruido visual inútil.
Si no puede encontrar la respuesta que busca, no dude en comunicarse con nuestro equipo.
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