At læse en lang PDF for at finde én bestemt klausul er langsomt, og de fleste chatværktøjer opsummerer bare den første side. Smid et dokument ind i den her Telegram-bot, så indekserer den hele filen og besvarer dine spørgsmål direkte i chatten.
At læse en lang PDF for at finde én bestemt klausul er langsomt, og de fleste chatværktøjer opsummerer bare den første side. Smid et dokument ind i den her Telegram-bot, så indekserer den hele filen og besvarer dine spørgsmål direkte i chatten.
Hvert svar følger med en sidehenvisning, så du kan efterprøve det i stedet for at stole på et gæt. Dokumentet forbliver indlæst pr. bruger, så opfølgende spørgsmål om den samme fil bevarer deres kontekst.
Sådan kører den
Used at step 01 to kick off the pipeline.
Write
Used at step 01 to kick off the pipeline.
WebFetch
Used at step 01 to kick off the pipeline.
WebSearch
Used at step 01 to kick off the pipeline.
Opdel dokumentet i chunks, indlejr dem og indexer vektorerne til hurtig retrieval.
pending
Hent de mest relevante chunks ved hvert spørgsmål og besvar med henvisninger til sider.
pending
Behold det indexede dokument pr. bruger, så opfølgende spørgsmål forbliver forankret i den pågældende fil.
pending
Eksempel på output
json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)
Answer the question using only the retrieved PDF chunks; cite the page number and say so if the answer is absent.
Unlock the rest
The full agent definition, install snippet, and starter task are gated for community members.
Members get the full `.md` agent file, the npm / pnpm install one-liners, a starter prompt that we've tuned against real runs, and the open-source repo when this automation ships there. One email, magic link, done.