Marker 是一款开源项目：把 PDF 快速转换成 Markdown 的开源工具。

下面按「现象 → 可能原因 → 处理办法」整理常见问题。

排查表

现象处理办法
答案引用了错误段落调整切分大小、加入重排序，并检查文档解析是否丢失标题。
表格内容检索不到换用能保留表格结构的解析工具，或单独把表格转成文本描述。
搜索结果过时限定时间范围，或在提问中注明需要最新信息并核对发布日期。
中文检索效果差选择对中文支持好的嵌入模型，并为专有名词建立同义词。
回答过于笼统要求逐条引用原文，并限定只回答文档中有依据的内容。

通用排查顺序

  1. 确认账号、额度和网络状态正常。
  2. 用一份简单材料复现问题，排除材料本身的干扰。
  3. 检查设置是否被改动（模型、语言、格式等）
  4. 查看官方状态页或更新日志。
  5. 仍无法解决时整理复现步骤联系官方支持。

用标准任务做对照测试

检索效果对比

适用情况：手头有同一批问题和两种检索配置时。

用同一批测试问题分别跑关键词检索、向量检索和混合检索，记录前 5 条结果中正确段落的命中情况。

检查点：对比用同一批问题。

更多可以试的用法

资料卡片整理

准备材料：搜索得到的十几篇资料。

把这些资料整理成卡片：每张卡片包括一句话结论、关键数据、来源和可信度评价，最后按主题分组。

检查点：每张卡片都有来源。

网页内容抓取

适用情况：手头有一组需要定期关注的网页时。

把这些网页转成 Markdown，去掉导航和广告，只保留正文、发布日期和作者；发布日期缺失时标注「未知」。

验收标准：没有臆造发布日期。

内部文档入库

输入：一批 PDF、Word 和网页。

把这些文档解析为干净的文本：保留标题层级和表格，去掉页眉页脚，按章节切分，每段附上原文件名和页码。

检查点：切分后的段落能回溯到页码。

常见问题：中文检索效果差

选择对中文支持好的嵌入模型，并为专有名词建立同义词。

常见问题：答案引用了错误段落

调整切分大小、加入重排序，并检查文档解析是否丢失标题。

常见问题：表格内容检索不到

换用能保留表格结构的解析工具，或单独把表格转成文本描述。

概念补充：RAG（检索增强生成）

先检索相关资料再让模型作答，降低胡编概率。

概念补充：混合检索

同时使用关键词和向量检索，兼顾精确匹配与语义理解。

适合人群：研究生

研究生可以用 Marker 处理文献阅读、开题与论文写作等工作。需要注意：遵守学校学术诚信规定，AI 只用于辅助理解和润色。

适合人群：数据分析师

数据分析师可以用 Marker 处理取数与 SQL、清洗与可视化等工作。需要注意：确认指标口径，敏感数据脱敏后再交给 AI 处理。

注意事项

文中提示词和示例仅作示意，实际效果取决于你的材料和 Marker 当前版本，重要内容请人工核对后再使用。

本文基于 Marker 公开的定位与通用用法编写，具体功能、套餐与可用地区以官方页面为准，产品更新后界面和名称可能变化。

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