Outil en un clic qui nettoie, effectue l'OCR, extrait le texte et les métadonnées, et exporte votre PDF en Markdown ou JSON prêt pour les LLM — une entrée parfaite pour GPT, Claude, Gemini, les index vectoriels et tout pipeline de génération augmentée par récupération.
Cliquez pour sélectionner un fichier ou glissez-déposez
Un ou plusieurs fichiers PDF
Vos fichiers restent sur votre appareil.
Format de sortie :
Chaque PDF sera extrait sous forme de fichier JSON contenant un tableau d'objets Document LlamaIndex avec :
text -
Contenu textuel extrait par page
metadata -
Numéro de page, titres et informations du document
extra_info -
Contexte additionnel pour les systèmes RAG
Traitement en cours...
Faites glisser un seul PDF dans la zone de téléchargement ou sélectionnez-le depuis votre appareil. Le fichier est traité localement dans votre navigateur — rien n'est téléchargé.
ZentoPDF exécute l'OCR si le PDF est numérisé, supprime les en-têtes/pieds de page et les filigranes, normalise les espaces blancs et reconstruit le document en un Markdown propre, plus un fichier JSON structuré avec les métadonnées des blocs.
Récupérez le Markdown pour les invites directes et le JSON pour l'indexation RAG. Chaque bloc contient son numéro de page, son chemin de titre et son nombre approximatif de jetons — prêt à être directement intégré dans votre pipeline LLM.
Créez un PDF consultable et copiable.
Extraire le texte des fichiers PDF et enregistrer au format texte brut (.txt). Prend en charge plusieurs fichiers.
Convertir le texte et les tableaux PDF au format Markdown.
Extrayez des tableaux à partir de fichiers PDF et exportez-les au format CSV, JSON ou Markdown.
Réduisez la taille de vos documents PDF tout en conservant la meilleure qualité possible.
Les PDF bruts sont de terribles entrées pour les LLM : ils contiennent des polices au niveau des octets, des colonnes hors de l'ordre de lecture, des en-têtes/pieds de page répétés sur chaque page, des pages numérisées sans texte réel, et aucune limite de bloc. Préparer un PDF le transforme en texte structuré et propre + des métadonnées que votre modèle peut réellement lire et que votre index vectoriel peut stocker de manière sensée.
Deux : un fichier Markdown (.md) avec des titres, des paragraphes et des listes appropriés, idéal pour les invites directes des LLM ; et un fichier JSON annexe avec une entrée par bloc (texte, page, chemin de titre, nombre approximatif de jetons) — parfait pour l'intégration vectorielle et la génération augmentée par récupération.
Oui. Si une page n'a pas de texte sélectionnable, ZentoPDF exécute l'OCR Tesseract.js dans votre navigateur pour le reconnaître avant l'extraction. La couche OCR est également intégrée dans le Markdown afin que votre IA voie de vrais mots au lieu d'une page vide.
Non. L'ensemble du pipeline s'exécute dans votre navigateur avec PDF.js, Tesseract.js et nos processeurs de texte. Votre PDF et les fichiers générés prêts pour l'IA ne quittent jamais votre appareil, ce qui rend l'outil sûr pour la recherche propriétaire, les documents juridiques et internes.
Oui — Markdown est le format universel compatible LLM. Vous pouvez le coller directement dans n'importe quelle interface utilisateur de chat, ou diffuser le JSON chunké dans LangChain, LlamaIndex, LiteLLM ou votre propre pipeline RAG sans aucune étape de normalisation supplémentaire.