Membaca PDF panjang untuk menemukan satu klausul itu lambat, dan kebanyakan tool chat hanya merangkum halaman pertama. Kirim dokumen ke bot Telegram ini, lalu bot akan mengindeks seluruh file dan menjawab pertanyaan Anda langsung di dalam chat.
Membaca PDF panjang untuk menemukan satu klausul itu lambat, dan kebanyakan tool chat hanya merangkum halaman pertama. Kirim dokumen ke bot Telegram ini, lalu bot akan mengindeks seluruh file dan menjawab pertanyaan Anda langsung di dalam chat.
Setiap jawaban disertai kutipan halaman, sehingga Anda bisa memverifikasinya alih-alih sekadar percaya pada tebakan. Dokumen tetap termuat untuk tiap pengguna, jadi pertanyaan lanjutan tentang file yang sama tetap mempertahankan konteksnya.
Cara kerjanya
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.
Pecah dokumen menjadi potongan-potongan kecil, buat embedding-nya, dan indeks vektornya untuk pengambilan data.
pending
Setiap kali ada pertanyaan, ambil potongan dokumen yang paling relevan dan jawab dengan kutipan halaman.
pending
Jaga dokumen yang terindeks per pengguna agar pertanyaan lanjutan tetap berlandaskan pada file tersebut.
pending
Contoh 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.