Lire un long PDF pour trouver une seule clause est lent, et la plupart des outils de chat se contentent de résumer la première page. Déposez un document dans ce bot Telegram : il indexe le fichier entier, puis répond à vos questions directement dans le chat.
Lire un long PDF pour trouver une seule clause est lent, et la plupart des outils de chat se contentent de résumer la première page. Déposez un document dans ce bot Telegram : il indexe le fichier entier, puis répond à vos questions directement dans le chat.
Chaque réponse arrive avec une citation de page, pour que vous la vérifiiez au lieu de vous fier à une supposition. Le document reste chargé par utilisateur, si bien que les questions de suivi sur le même fichier gardent leur contexte.
Comment il s'exécute
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.
Découper le document en fragments, les vectoriser et indexer les vecteurs pour la récupération.
pending
À chaque question, aller chercher les fragments les plus pertinents et répondre avec des citations de pages.
pending
Conserver le document indexé par utilisateur pour que les questions de suivi restent ancrées dans ce fichier.
pending
Exemple de sortie
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.