> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.tess.im/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# AI Step | Marker Document Processing

O step Marker Document Processing converte arquivos complexos (PDF, DOCX, PPTX, imagens, etc.) em Markdown estruturado, preservando a organização do conteúdo. Ele é ideal para transformar materiais ricos em dados limpos e utilizáveis por agentes de IA.

### O que é o Step?

Este step atua como um conversor universal de documentos, traduzindo diferentes formatos em texto estruturado.

Na prática, ele:

* Lê arquivos como PDF, Word, apresentações e imagens
* Interpreta estrutura (títulos, listas, tabelas, etc.)
* Converte tudo para Markdown
* Entrega um conteúdo organizado e pronto para uso em IA

<Info>
  Diferente de outros steps:

  * Não gera apenas texto bruto
  * Preserva estrutura lógica do documento
</Info>

### Onde encontrar

1. Acesse o AI Studio
2. Clique em Add AI Step
3. Selecione Document Processing
4. Escolha Marker Document Processing

<Frame>
  <img src="https://mintcdn.com/tess-dfe1edf0/8b4GWdZxIeR2fmow/images/image-199.png?fit=max&auto=format&n=8b4GWdZxIeR2fmow&q=85&s=2d3b224c5716ced1fe56b4697259c36c" alt="Image" width="480" height="642" data-path="images/image-199.png" />
</Frame>

***

## Como usar?

### Campos de configuração

| Campo           | Obrigatório | Descrição                                                                         |
| :-------------- | :---------- | :-------------------------------------------------------------------------------- |
| Step Name       | Sim         | Nome interno do step (alfanumérico). Usado como referência no agente              |
| File URL        | Sim         | URL direta do arquivo (deve terminar com extensão: `.pdf`, `.docx`, `.jpg`, etc.) |
| Processing Mode | Sim         | Define qualidade vs velocidade: `Fast`, `Balanced`, `Accurate`                    |
| Use LLM         | Não         | `Yes/No`. Melhora precisão (tabelas, layout, formulários), mas aumenta tempo      |
| Max Pages       | Não         | Número máximo de páginas a processar                                              |
| Page Range      | Não         | Intervalo de páginas (ex: `0,2-4`)                                                |

<Warning>
  **Regras importantes de configuração**

  * Max Pages e Page Range são mutuamente exclusivos
  * File URL deve ser direto (não pode ser página de preview)
  * Use LLM aumenta custo e tempo de processamento
</Warning>

## Explicação mais profunda

Esse step funciona como um tradutor de documentos para linguagem estruturada (Markdown).

<Card title="Fluxo">
  Documento (PDF, DOCX, imagem...) → Step interpreta estrutura

  ↓

  Converte para Markdown → Agente recebe conteúdo organizado
</Card>

### Markdown vs Texto puro

Comparação prática:

* Extract Text (DOCX, TXT, etc.) → texto linear bruto
* Marker Document Processing → texto estruturado (com hierarquia)

Exemplo:

`# Título`

`## Subtítulo`

`- Item 1`

`- Item 2`

`| Coluna A | Coluna B |`

`|----------|----------|`

## Exemplos práticos

<AccordionGroup>
  <Accordion title="Centralização de materiais de marketing">
    * PDFs, apresentações e e-books
    * Converter tudo para Markdown
    * Usar como base para geração de conteúdo
  </Accordion>

  <Accordion title="Extração de propostas comerciais">
    * Processar contratos ou propostas
    * Ativar Use LLM para melhor leitura de tabelas
    * Extrair:
      * valores
      * prazos
      * cláusulas
  </Accordion>

  <Accordion title="Triagem de currículos (multiformato)">
    * PDFs, imagens, DOCX
    * Padronizar tudo em Markdown
    * Agente compara com vaga automaticamente
  </Accordion>

  <Accordion title="Criação de base de conhecimento">
    * Documentos internos → Markdown
    * Alimentar agentes de suporte ou FAQ
  </Accordion>

  <Accordion title="Extração de dados tabulares">
    Prompt:\
    "Extraia todas as tabelas e organize os dados em formato estruturado."
  </Accordion>
</AccordionGroup>

<Tip>
  **Boas práticas**

  * Teste usar “Balanced” como padrão: Melhor custo-benefício, mas avalie se não for o melhor resultado para você
  * Use LLMs mais robustos para documentos complexos, especialmente: tabelas, formulários e layouts quebrados
  * Use Page Range para documentos grandes: Evita consumo desnecessário
  * Garanta URL direta: Ex: `.pdf`, `.docx` (não Google Drive preview)
  * Combine com outros steps: Marker → análise → salvar no Drive/Sheets
</Tip>

## Observações importantes

* Links com login ou preview não funcionam
* Use LLM aumenta tempo e custo
* Arquivos grandes impactam performance
* Estrutura é preservada, mas não perfeita em todos os casos

O Marker Document Processing é o step mais poderoso para lidar com documentos complexos. Ao converter múltiplos formatos em Markdown estruturado, ele permite que agentes de IA trabalhem com dados organizados, preservando contexto e hierarquia — essencial para análises mais precisas e automações robustas.