VisQueryPDF processa arquivos PDF segmentando-os em pedaços, gerando embedings vetoriais via modelos da OpenAI ou compatíveis, e armazenando esses embedings em um armazenamento vetorial local. Os usuários podem enviar consultas em linguagem natural para recuperar os pedaços mais relevantes. Os resultados de pesquisa são exibidos com texto destacado nas páginas originais de PDF e plotados em um espaço de embedings bidimensional, permitindo uma exploração interativa das relações semânticas entre segmentos do documento.
Recursos Principais do VisQueryPDF
Fragmentação e pré-processamento de PDFs
Geração de embedings vetoriais
Pesquisa semântica via consultas em linguagem natural
Destacar páginas de PDF de forma interativa
Visualização em gráfico de dispersão 2D de embedings
O TextDivider foi projetado para aliviar o incômodo de inserir longos textos em ferramentas de análise, dividindo-os em segmentos menores. Esta ferramenta gratuita e fácil de usar divide eficientemente trabalhos, artigos e outras escritas extensas para que possam ser gerenciados com mais facilidade. É particularmente útil para educadores, estudantes e profissionais que frequentemente trabalham com documentos de texto extensos. A ferramenta garante que nenhuma parte do seu texto seja perdida, preservando o contexto e o significado originais, enquanto torna o texto mais gerenciável.