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title: "PreciseMD"
description: "把文件整理成 AI-ready 的資料 —— 設定模型、在遊樂場調校解析效果、排程以資料夾為單位的 OCR 任務，並透過智慧代理、MCP 或 CLI 操作它"
canonical_url: "https://docs.ardge.com/zh-tw/guide/ai-applications/precisemd"
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# PreciseMD

> 把文件整理成 AI-ready 的資料 —— 設定模型、在遊樂場調校解析效果、排程以資料夾為單位的 OCR 任務，並透過智慧代理、MCP 或 CLI 操作它

## 概觀

PreciseMD 把原本不容易直接交給 AI 使用的文件，整理成 **AI-ready 的文字資料**。

它可以處理圖片、PDF 與 Office 文件，辨識其中的文字、表格、分欄與版面，再輸出成保留結構的 Markdown。

為什麼需要這一步？因為掃描 PDF、複雜表格或多欄文件若解析不完整，後面的 RAG / AI Agent 就可能找不到重要內容。PreciseMD 的工作，就是先把原始文件整理成更乾淨、可搜尋、可交給 AI 使用的資料。

**PDF / 掃描檔 / Office → PreciseMD → AI-ready Markdown → RAG / Agent / 搜尋**

所有解析模型都在同一台 ARX 的 [AI Model Center](https://docs.ardge.com/zh-tw/guide/use-ai/ai-model-center) 上執行，因此文件不會離開裝置。

![PreciseMD 的遊樂場](https://docs.ardge.com/screenshots/guide/zh-tw/precisemd.webp)

![同一份 PDF 的原始文件與 PreciseMD 解析結果並排比較](https://docs.ardge.com/screenshots/guide/pmd-01.webp)

## 開始之前

請先確認產品建議的 OCR 模型與 VLM 模型已在 AI Model Center 運行中。

## 步驟 1：設定模型連線

在 PreciseMD 的設定中填入 OCR 模型與 VLM 模型的 Model ID —— 請參考[設定 PreciseMD 的模型連線](https://docs.ardge.com/zh-tw/knowledge/precisemd/model-connection)。

## 步驟 2：先用遊樂場試一份真實文件

先拿 1–3 份最有代表性的文件試跑，確認：

- 文字是否完整
- 表格是否保持可讀
- 多欄 / 圖表 / 複雜版面是否正確
- 是否需要調整提示詞
- 是否需要視覺校正等進階功能

操作方式請參考[在遊樂場調校提示詞並比較解析結果](https://docs.ardge.com/zh-tw/knowledge/precisemd/playground-prompt-tuning)。

<note>

上傳之前，先確認 [PreciseMD 支援哪些檔案格式與數量限制](https://docs.ardge.com/zh-tw/knowledge/precisemd/formats-and-limits)，遊樂場與 OCR 任務的上限並不相同。

</note>

## 步驟 3：比較不同設定的解析結果

使用遊樂場的比較功能，把兩次結果並排，確認哪一個更適合後續 AI 使用。在自動化之前先在這裡把參數定下來。

## 步驟 4：建立自動 OCR 任務

參數確認後，再建立資料夾型的 OCR 任務：

**來源資料夾 → OCR / 解析 → 輸出資料夾 → Markdown 與相關輸出**

連接 SMB 共享資料夾、指定輸入與輸出資料夾，並設定每週排程，讓新檔案自動被解析 —— 請參考[設定排程讓 OCR 任務定時處理資料夾中的檔案](https://docs.ardge.com/zh-tw/knowledge/precisemd/schedule-ocr-tasks)。

## 步驟 5：查看執行紀錄

若輸出數量與預期不一致，先查看任務的執行紀錄，找出是哪一個檔案失敗、原因為何 —— 請參考[查看 OCR 任務的執行紀錄並排查失敗的檔案](https://docs.ardge.com/zh-tw/knowledge/precisemd/ocr-task-history)。

輸出資料夾裡會有哪些檔案，請參考 [OCR 輸出資料夾中會產生哪些檔案？](https://docs.ardge.com/zh-tw/knowledge/precisemd/ocr-output-files)

## 步驟 6：用智慧代理 / MCP / CLI 操作（進階）

<note>

以下屬於進階整合，一般使用者可以先跳過。

</note>

- [透過智慧代理以對話方式操作 PreciseMD](https://docs.ardge.com/zh-tw/knowledge/precisemd/built-in-agent) —— 用自然語言描述需求，智慧代理會呼叫對應的功能替你完成
- [建立個人存取權杖供 AI 代理使用](https://docs.ardge.com/zh-tw/knowledge/precisemd/access-tokens) —— AI 代理或 CLI 進行驗證所用的憑證，並可依權限層級與資料來源範圍限定其效力
- [把解析能力接進你自己的工具](https://docs.ardge.com/zh-tw/knowledge/precisemd/mcp-cli-integration) —— 透過 MCP 將工具交給 AI 代理，或用 CLI 從腳本與排程呼叫解析功能

## 什麼時候需要視覺校正？

如果文件包含複雜表格、多欄排版、圖表、掃描品質不一致或需要版面理解，可考慮啟用視覺校正。它會增加處理時間，但能改善特定文件的解析品質 —— 請參考[什麼時候應該啟用視覺校正？](https://docs.ardge.com/zh-tw/knowledge/precisemd/vision-correction)

## 最重要的判斷標準

不要只問「OCR 有沒有跑完」，而要問：

**轉換後的資料，是否已經乾淨到可以放心交給 RAG / AI Agent？**

## 值得先知道的事

- [PreciseMD 的管理員與成員有什麼差別？](https://docs.ardge.com/zh-tw/knowledge/precisemd/admin-vs-member) —— 兩種角色的差異就在側邊欄的一個項目


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