与 PDF 对话
用运行在自己机器上的模型向文件提问,并核对它引用的页码。
文件、你的问题与回答都留在你的设备上。不会有任何内容被发往模型接口。
与其提问,不如先看摘要
关于 与 PDF 对话
小到能在浏览器里跑的模型,无法把两百页放进上下文,所以把整份文件交给它并不可行。取而代之的是,文件被切成互相重叠的段落,针对每个问题去找与它共有最多特征词的段落,只读那些。每个回答都会列出它所依据的页码,并把那些段落显示在下方,使论断可以对着文件核实,而不是照单全收。模型通过 WebGPU 在你自己的硬件上运行。
功能特性
- 文件被切成互相重叠的段落,并保留其页码
- 检索给稀有词的权重高于常见词
- 每个回答都标出所用页码,段落显示在下方
- 九个模型,从 350 MB 到 2.2 GB,首次下载后即被缓存
- 追问时会带上最近的对话
- 文件文字过少、不足以提问时会给出提示
- 把整段对话复制为文本
如何使用 与 PDF 对话
- 把 PDF 拖到页面上
- 挑一个模型——首次使用会下载一次
- 提出问题,或从给出的示例开始
- 读完回答后,打开所引段落进行核对
示例
输入
lease.pdf — "What notice period does either party have to give?"
输出
Two months in writing, by either party. (p. 3) · Answered from Page 3
所用段落显示在下方,便于核实这条论断。
常见错误与故障排除
- 浏览器跑不了这个模型。 — 它需要 WebGPU,桌面版 Chrome 与 Edge 提供。没有它时,"PDF 摘要"仍可使用,"提取文字"也能把文字交给你在别处使用。
- 几乎读不出文字。 — 这份 PDF 是扫描件。请先做文字识别;没有文字层的页面里没有可检索的东西。
- 回答是错的,语气却很笃定。 — 小模型会这样。请打开所引段落——若答案不在其中,那就是编的,换更大的模型通常有帮助。
- 第一个问题很慢。 — 模型正在下载,这只发生一次,之后即被缓存。后续提问会立刻开始。
常见问题
- 我的文件会被发到服务器吗?
- 不会。文字在这个标签页中提取,检索也在这里运行,模型跑在你自己的 GPU 上。模型权重只从公共托管处取一次,之后由浏览器缓存。
- 为什么它只读几个段落?
- 因为这种规模的模型上下文有限。给它最相关的四个段落,比在任意位置把文件截断能得到更好的回答。
- 聊天该选用哪个模型?
- 先用推荐的 1B——约 750 MB,处理直白的问题已经够用。若觉得回答单薄再往上选,并注意更大的模型需要够强的 GPU。
- 它能回答横跨整份文件的问题吗?
- 不太行。检索找的是段落,所以"第 7 条写了什么"效果不错,"把 200 页里的所有义务都总结一遍"就不行。后者请用摘要工具。
- 标出页码能保证答案正确吗?
- 它让你可以去核实,这才是要点。小模型有时连给到手的段落也会读错,因此页码是核实的起点,而不是证明。
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