一键式工具,可清理、OCR、提取文本和元数据,并将您的 PDF 导出为 LLM 就绪的 Markdown 或 JSON — 是 GPT、Claude、Gemini、向量索引和任何检索增强生成管道的完美输入。
点击选择文件 或将文件拖放到此处
一个或多个 PDF 文件
您的文件从未离开您的设备。
输出格式:
每个 PDF 将被提取为一个 JSON 文件,其中包含一个 LlamaIndex Document 对象数组,包含:
text -
每页提取的文本内容
metadata -
页码、标题和文档信息
extra_info -
RAG 系统的附加上下文
处理中...
将单个 PDF 拖放到上传区域,或从您的设备中选择。文件在您的浏览器中本地处理 — 不会上传任何内容。
如果 PDF 是扫描件,ZentoPDF 会运行 OCR,移除页眉/页脚和水印,规范化空白,并将文档重建为干净的 Markdown,以及一个带有块元数据的结构化 JSON 伴随文件。
获取用于直接提示的 Markdown 和用于 RAG 索引的 JSON。每个块都包含其页码、标题路径和近似的 token 计数 — 可直接输入到您的 LLM 管道中。
原始 PDF 对于 LLM 来说是糟糕的输入:它们包含字节级字体、阅读顺序混乱的列、每页重复的页眉/页脚、没有实际文本的扫描页面以及没有块边界。准备 PDF 会将其转换为干净、结构化的文本 + 元数据,您的模型可以实际读取,并且您的向量索引可以合理存储。
两种:一个带有正确标题、段落和列表的 Markdown (.md) 文件,非常适合直接 LLM 提示;以及一个 JSON 伴随文件,每个块一个条目(文本、页面、标题路径、近似 token 计数)——非常适合向量嵌入和检索增强生成。
是的。如果页面没有可选文本,ZentoPDF 会在您的浏览器中运行 Tesseract.js OCR,以便在提取前识别它。OCR 层也嵌入到 Markdown 中,因此您的 AI 会看到真实的单词而不是空白页面。
不会。整个流程都在您的浏览器中运行,使用 PDF.js、Tesseract.js 和我们的文本处理器。您的 PDF 和生成的 AI 就绪文件永远不会离开您的设备,这使得该工具对于专有研究、法律和内部文档是安全的。
是的 — Markdown 是通用的 LLM 友好格式。您可以将其直接粘贴到任何聊天 UI 中,或者将分块的 JSON 流式传输到 LangChain、LlamaIndex、LiteLLM 或您自己的 RAG 管道中,无需任何进一步的规范化步骤。