VisQueryPDF traite les fichiers PDF en les divisant en segments, en générant des embeddings vectoriels via OpenAI ou des modèles compatibles, et en stockant ces embeddings dans un magasin de vecteurs local. Les utilisateurs peuvent soumettre des requêtes en langage naturel pour récupérer les segments les plus pertinents. Les résultats de recherche sont affichés avec du texte mis en surbrillance sur les pages PDF originales et tracés dans un espace d'embedding bidimensionnel, permettant une exploration interactive des relations sémantiques entre les segments de documents.

TextDivider est conçu pour alléger la tâche d'entrée de longs textes dans les outils d'analyse, en les décomposant en segments plus petits. Cet outil gratuit et convivial permet de diviser efficacement des travaux, articles et autres écrits volumineux afin qu'ils puissent être plus facilement gérés. Il est particulièrement utile pour les éducateurs, les étudiants et les professionnels qui travaillent souvent avec des documents textuels étendus. L'outil garantit qu'aucune partie de votre texte n'est perdue, préservant le contexte et le sens d'origine tout en rendant le texte plus gérable.