Strumento con un clic che pulisce, esegue OCR, estrae testo e metadati ed esporta il tuo PDF come Markdown o JSON pronto per LLM — input perfetto per GPT, Claude, Gemini, indici vettoriali e qualsiasi pipeline di generazione aumentata dal recupero.
Clicca per selezionare un file oppure trascina e rilascia
Uno o più file PDF
I tuoi file non lasciano mai il tuo dispositivo.
Formato di output:
Ogni PDF verrà estratto come file JSON contenente un array di oggetti Document di LlamaIndex con:
text -
Contenuto testuale estratto per pagina
metadata -
Numero di pagina, intestazioni e informazioni sul documento
extra_info -
Contesto aggiuntivo per i sistemi RAG
Elaborazione...
Trascina un singolo PDF nella zona di caricamento o selezionalo dal tuo dispositivo. Il file viene elaborato localmente nel tuo browser — nulla viene caricato.
ZentoPDF esegue l'OCR se il PDF è scansionato, rimuove intestazioni/piè di pagina e filigrane, normalizza gli spazi bianchi e ricostruisce il documento in un Markdown pulito più un sidecar JSON strutturato con metadati dei chunk.
Prendi il Markdown per il prompting diretto e il JSON per l'indicizzazione RAG. Ogni chunk contiene il suo numero di pagina, il percorso del titolo e il conteggio approssimativo dei token — pronto per essere inserito direttamente nella tua pipeline LLM.
Rendere un PDF ricercabile e copiabile.
Estrai testo da file PDF e salva come testo semplice (.txt). Supporta più file.
Converti testo e tabelle PDF in formato Markdown.
Estrai tabelle da file PDF ed esporta come CSV, JSON o Markdown.
Riduci le dimensioni dei file dei tuoi documenti PDF mantenendo la migliore qualità possibile.
I PDF grezzi sono input terribili per gli LLM: contengono font a livello di byte, colonne fuori dall'ordine di lettura, intestazioni/piè di pagina ripetuti su ogni pagina, pagine scansionate senza testo reale e nessun confine di chunk. Preparare un PDF lo trasforma in testo pulito e strutturato + metadati che il tuo modello può effettivamente leggere e il tuo indice vettoriale può archiviare in modo sensato.
Due: un file Markdown (.md) con titoli, paragrafi ed elenchi appropriati, ideale per prompt LLM diretti; e un sidecar JSON con una voce per chunk (testo, pagina, percorso del titolo, conteggio approssimativo dei token) — perfetto per l'embedding vettoriale e la generazione aumentata dal recupero.
Sì. Se una pagina non ha testo selezionabile, ZentoPDF esegue l'OCR di Tesseract.js nel tuo browser per riconoscerlo prima dell'estrazione. Lo strato OCR è anche incorporato nel Markdown in modo che la tua AI veda parole reali invece di una pagina vuota.
No. L'intera pipeline viene eseguita nel tuo browser con PDF.js, Tesseract.js e i nostri processori di testo. Il tuo PDF e i file generati pronti per l'AI non lasciano mai il tuo dispositivo, il che rende lo strumento sicuro per la ricerca proprietaria, i documenti legali e interni.
Sì — Markdown è il formato universale compatibile con gli LLM. Puoi incollarlo direttamente in qualsiasi interfaccia utente di chat, o trasmettere il JSON chunked in LangChain, LlamaIndex, LiteLLM o la tua pipeline RAG senza ulteriori passaggi di normalizzazione.