문서를 마크다운으로

왜 마크다운으로 바꿀까요?

대형 언어모델(LLM)은 방대한 양의 마크다운으로 학습되어, 제목(#)·목록(-)·표(|) 같은 간결한 구조를 그대로 이해합니다. 원본 PDF나 Word에서 복사해 붙여넣으면 스마트 따옴표·줄바꿈·보이지 않는 문자가 섞여 모델이 형식을 푸는 데 힘을 쓰지만, 깔끔한 마크다운을 주면 당신의 질문 자체에 집중합니다. 특히 표는 차이가 큽니다 — 엑셀 셀을 그냥 붙이면 열이 뒤엉키지만, 마크다운 표는 값과 헤더가 묶여 있어 모델이 제대로 추론합니다.

토큰을 아끼는 도구

AI에 보내는 모든 것은 토큰으로 계산되고, 유료 요금제에서는 곧 비용입니다. 이 도구는 변환 결과의 예상 토큰 수를 보여주고, 이미지·군더더기 문자를 걷어내는 "순수 텍스트" 옵션으로 분량을 줄여 줍니다. 특히 한국어·중국어·일본어(CJK)는 글자당 토큰이 훨씬 많이 들기 때문에, 한국어 문서일수록 정리 효과가 큽니다.

긴 문서는 청크로

문서가 컨텍스트 창보다 크거나 지식베이스(RAG)를 만들 때는 청크 분할을 씁니다. 글자 수로 무작정 자르면 문장·표가 반토막 나므로, 이 도구는 제목 경계를 기준으로 온전한 단위로 나눠 줍니다.

기밀 문서도 안전하게

AI에 넣고 싶은 문서일수록 계약서·클라이언트 브리프·내부 전략처럼 남의 서버에 올리면 안 되는 것들입니다. 많은 "문서→마크다운" 웹도구가 파일을 서버로 보내 처리하지만, 여기서는 전 과정이 브라우저 안에서 일어나 파일이 전송되지 않습니다. 직접 확인할 수도 있습니다.

자주 묻는 질문

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