將 PDF 內容擷取為 LlamaIndex JSON,用於 RAG/LLM 管線。
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一個或多個 PDF 檔案
您的檔案絕不會離開您的裝置。
輸出格式:
每個 PDF 都會被擷取為一個 JSON 檔案,內含 LlamaIndex Document 物件陣列,包括:
text - 每頁擷取的文字內容metadata - 頁碼、標題與文件資訊extra_info - RAG 系統的額外背景資訊處理中...
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點選處理按鈕以開始
立即儲存處理後的檔案
它遵循 LlamaIndex 的文件結構:每頁一份文件,包含該頁的文字與中繼資料欄位。內容由 PyMuPDF 的 LlamaIndex 整合功能產生,因此可直接載入 LlamaIndex,或任何接受逐頁文字與中繼資料的流程。
PDF 轉文字只會輸出單一的純文字串流,PDF 轉 Markdown 則保留標題與結構以方便閱讀。本工具會逐頁分割內容,並連同中繼資料包裝成結構化的 JSON,這正是檢索流程在分段與標註來源時所需要的。
只有在檔案已含文字圖層時才行。掃描影像只會產生空白或近乎空白的輸出,所以請先用 OCR PDF 處理,再進行擷取。
可以。上傳多個檔案後,您會得到 pdf-for-ai.zip,內含每個 PDF 對應的一個 yourfile_llm.json;單一檔案則直接下載為 yourfile_llm.json。若批次中有檔案失敗,其餘檔案仍會完成,摘要會告訴您有幾個失敗。
不會。沒有任何選項;每一頁都會連同完整文字和中繼資料一起擷取。請在您自己的流程中進行分塊,這樣可以挑選適合您嵌入模型的大小,也可以在那裡捨棄不需要的頁面。
可以。如果檔案已加密,擷取開始前會提示您輸入密碼,文字則從解密後的副本取出。
不會。儘管名稱如此,不會有任何內容傳送給 AI 供應商或任何伺服器;擷取由編譯為 WebAssembly 的 PyMuPDF 在您的瀏覽器內執行。JSON 之後要送到哪裡,由您決定。
可以餵給 RAG 流程、為聊天機器人建立知識庫、對報告進行 LLM 分析,或把一批 PDF 轉成訓練資料。由於內容是連同中繼資料逐頁分割的,答案可以標示出自哪一頁。