Ler um PDF longo à procura de uma cláusula é lento, e a maioria das ferramentas de chat limita-se a resumir a primeira página. Coloque um documento neste bot do Telegram e ele indexa o ficheiro inteiro, respondendo às suas perguntas dentro da conversa.
Ler um PDF longo à procura de uma cláusula é lento, e a maioria das ferramentas de chat limita-se a resumir a primeira página. Coloque um documento neste bot do Telegram e ele indexa o ficheiro inteiro, respondendo às suas perguntas dentro da conversa.
Cada resposta traz uma citação de página, para que possa verificá-la em vez de confiar num palpite. O documento fica carregado por utilizador, para que as perguntas de seguimento sobre o mesmo ficheiro mantenham o contexto.
Como funciona
Used at step 01 to kick off the pipeline.
Write
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WebFetch
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WebSearch
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Dividir o documento em fragmentos, gerar embeddings e indexar os vetores para recuperação.
pending
Para cada pergunta, buscar os fragmentos mais relevantes e responder com citações das páginas.
pending
Manter o documento indexado por utilizador para garantir que as perguntas de seguimento se mantenham contextualizadas.
pending
Saída de exemplo
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.