Leer un PDF largo para encontrar una sola cláusula es lento, y la mayoría de las herramientas de chat solo resumen la primera página. Suelta un documento en este bot de Telegram e indexa el archivo entero, luego responde a tus preguntas dentro del chat.
Leer un PDF largo para encontrar una sola cláusula es lento, y la mayoría de las herramientas de chat solo resumen la primera página. Suelta un documento en este bot de Telegram e indexa el archivo entero, luego responde a tus preguntas dentro del chat.
Cada respuesta llega con una cita de página, así que puedes verificarla en lugar de fiarte de una conjetura. El documento se mantiene cargado por usuario, de modo que las preguntas de seguimiento sobre el mismo archivo conservan su contexto.
Cómo se ejecuta
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.
Divide el documento en fragmentos, los embede e indexa los vectores para su recuperación.
pending
Ante cada pregunta, recupera los fragmentos más relevantes y responde con citas de página.
pending
Mantiene el documento indexado por usuario para que las preguntas de seguimiento sigan ancladas en ese archivo.
pending
Salida de ejemplo
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.