Et-kliksværktøj, der renser, OCR'er, udtrækker tekst og metadata og eksporterer din PDF som LLM-klar Markdown eller JSON — perfekt input til GPT, Claude, Gemini, vektorindekser og enhver retrieval-augmented generation pipeline.
Klik for at vælge en fil eller træk og slip
En eller flere PDF-filer
Dine filer forlader aldrig din enhed.
Outputformat:
Hver PDF vil blive uddraget som en JSON-fil indeholdende et array af LlamaIndex Document-objekter med:
text -
Uddraget tekstindhold pr. side
metadata -
Sidenummer, overskrifter og dokumentinfo
extra_info -
Yderligere kontekst for RAG-systemer
Behandler...
Træk en enkelt PDF ind i uploadzonen, eller vælg den fra din enhed. Filen behandles lokalt i din browser — intet uploades.
ZentoPDF kører OCR, hvis PDF'en er scannet, fjerner sidehoveder/sidefødder og vandmærker, normaliserer mellemrum og genopbygger dokumentet til ren Markdown plus en struktureret JSON-sidevogn med chunk-metadata.
Hent Markdown til direkte prompting og JSON til RAG-indeksering. Hver chunk indeholder sit sidetal, overskriftssti og omtrentlige token-antal — klar til at blive ført direkte ind i din LLM-pipeline.
Gør en PDF søgbar og kopierbar.
Udtræk tekst fra PDF-filer og gem som almindelig tekst (.txt). Understøtter flere filer.
Konverter PDF-tekst og -tabeller til Markdown-format.
Udpak tabeller fra PDF-filer og eksporter som CSV, JSON eller Markdown.
Reducer filstørrelsen på dine PDF-dokumenter, mens du bevarer den bedst mulige kvalitet.
Rå PDF'er er forfærdelige input til LLM'er: de indeholder skrifttyper på byte-niveau, kolonner ude af læserækkefølge, sidehoveder/sidefødder gentaget på hver side, scannede sider uden reel tekst og ingen chunk-grænser. At forberede en PDF forvandler den til ren, struktureret tekst + metadata, som din model faktisk kan læse, og dit vektorindeks kan gemme fornuftigt.
To: en Markdown (.md) fil med korrekte overskrifter, afsnit og lister, ideel til direkte LLM-prompts; og en JSON-sidevogn med én post pr. chunk (tekst, side, overskriftssti, omtrentligt token-antal) — perfekt til vektorindlejring og retrieval-augmented generation.
Ja. Hvis en side ikke har valgbar tekst, kører ZentoPDF Tesseract.js OCR i din browser for at genkende den før udtrækning. OCR-laget er også indlejret i Markdown, så din AI ser rigtige ord i stedet for en tom side.
Nej. Hele pipelinen kører i din browser med PDF.js, Tesseract.js og vores tekstprocessorer. Din PDF og de genererede AI-klare filer forlader aldrig din enhed, hvilket gør værktøjet sikkert til proprietær forskning, juridiske og interne dokumenter.
Ja — Markdown er det universelle LLM-venlige format. Du kan indsætte det direkte i enhver chat-brugerflade eller streame den opdelte JSON ind i LangChain, LlamaIndex, LiteLLM eller din egen RAG-pipeline uden yderligere normaliseringstrin.