긴 PDF에서 조항 하나를 찾으려면 한참을 읽어야 하고, 대부분의 채팅 도구는 첫 페이지만 요약해줍니다. 이 Telegram 봇에 문서를 넣으면 파일 전체를 인덱싱한 뒤 채팅 안에서 질문에 답합니다.
모든 답변에 페이지 인용이 포함되어, 추측을 믿는 대신 직접 확인할 수 있습니다. 문서는 사용자별로 유지되어, 같은 파일에 대한 후속 질문도 맥락을 그대로 이어갑니다.
작동 방식
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.
문서를 청크로 분할하고 임베딩한 후, 검색을 위해 벡터를 인덱싱합니다.
pending
각 질문에 대해 가장 관련성 높은 청크를 가져와 페이지 인용과 함께 답변합니다.
pending
사용자별로 인덱싱된 문서를 유지하여 후속 질문이 해당 파일에 기반하도록 합니다.
pending
샘플 출력
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.