Build a searchable knowledge library from multiple documents. Auto-tags, topic clustering, and semantic search across all your files — 100% local.
This tool runs 100% in your browser. All computation happens locally on your device — your input is never uploaded to any server. Results are for reference only.
This tool turns a pile of documents into a searchable library entirely on your device. Uploaded files are parsed with PDF.js and split into text chunks, then each chunk is converted into a TF-IDF vector — a numeric fingerprint of how important each word is to that passage. When you type a query, the same vectorizer scores the query and every chunk with cosine similarity, ranking the most relevant passages on top. In Q&A mode the top-ranked chunks are handed to a local language model, which reads them and writes a synthesized answer with source citations. Because the vector store and model both live in your browser, your documents never leave the tab.
Documents are chunked and TF-IDF vectorized, a query is scored by cosine similarity against every chunk, and the top matches feed either a ranked search or a local LLM for a cited answer.
Nina, a product analyst, uploads three PDFs — a Q2 sales report, a marketing memo, and her own interview notes. The tool parses them into 42 chunks and builds a local TF-IDF index in about a second.
To build a knowledge base: add your notes, documents, and links — the AI automatically tags and categorizes them for smart search and retrieval, all stored locally.
FreeToolHub AI Knowledge Base is a free browser-based tool that organizes notes and documents with AI-powered tagging and search, no signup.
Erstellen Sie Ihre private Wissensdatenbank. Laden Sie PDFs hoch und suchen Sie mit TF-IDF-Semantischer Ähnlichkeit. 100 % lokal, keine Cloud.
Die Persönliche Wissensdatenbank verwandelt ein unorganisiertes Dokumentenchaos in eine durchsuchbare Bibliothek, alles direkt in Ihrem Browser. Sie laden PDFs, TXT-, CSV- oder Markdown-Dateien hoch; jedes Dokument wird analysiert, in Abschnitte unterteilt und mit TF-IDF-Vektorisierung indiziert. Bei der Suche werden Abschnitte nach Kosinus-Ähnlichkeit bewertet, sodass Sie die relevantesten Passagen erhalten — mit dem Dokumentennamen und Seitenzahl versehen — anstatt eines Ordners voller Dateien, die Sie einzeln öffnen müssen. Ein Dashboard verfolgt, wie viele Dokumente und Textabschnitte Sie indiziert haben, und die Bibliothek versieht automatisch Ihre Dateien mit Schlagworten und sie thematisch gruppiert. Zu keinem Zeitpunkt wird etwas auf einen Server hochgeladen.
Promovierende, die in Papierbergen ertrinken, nutzen es, um den einen Methodik-Absatz zu finden, an den sie sich vor Monaten zu erinnern glauben. Berater unter NDA schätzen, dass vertrauliche Mandanten-PDFs niemals eine Drittpartei-Cloud berühren können, was die meisten gehosteten Suchdienste erfordern. Paralegals und Anwälte kleiner Kanzleien indizieren Akten und Verträge und ziehen dann alle Klauseln heraus, die einen bestimmten Begriff in Sekunden erwähnen. Technische Redakteure und Blogger führen eine Quellmaterial-Bibliothek und überprüfen Zitate gegen die Originalseite. Selbst Gelegenheitsnutzer profitieren: laden Sie einmal eine Handvoll Handbücher, Versicherungspolicen und Steuerdokumente hoch, und jede zukünftige Frage wird zu einer Zeile Suche statt zu einem Nachmittag Scrollen.
(1) Laden Sie eine oder mehrere Dateien hoch — PDF, TXT, CSV oder Markdown. Jede wird lokal analysiert und in Abschnitte unterteilt, und die Zähler für Dokumente und Abschnitte im Dashboard bestätigen, was indiziert wurde. (2) Wählen Sie einen Modus: Suche gibt die zehn besten Treffer nach Relevanzbewertung zurück, oder Q&A hat ein lokales Sprachmodell die wichtigsten Auszüge lesen und eine synthetisierte Antwort schreiben. (3) Geben Sie Ihre Anfrage ein und drücken Sie Suchen. Im Suchmodus sehen Sie Passagen mit Dokumentennamen, Seitenzahl und Ähnlichkeitsscore; im Q&A-Modus erhalten Sie eine prägnante Antwort mit nummerierten Querverweisen wie [1] und [2], die auf die Quellen verweisen. Kopieren Sie jedes Ergebnis für Ihre Notizen und entfernen Sie Dokumente einzeln, wann immer Sie möchten.
Der Suchmodus arbeitet sofort, ohne Download und verhält sich wie eine präzise Schlüsselwort-plus-Relevanz-Engine: perfekt für Faktenfindung, Zitatjagd oder zum Vergleichen, wie mehrere Dokumente denselben Begriff behandeln. Der Q&A-Modus geht weiter — er nimmt die fünf besten Treffer und hat ein auf dem Gerät laufendes Sprachmodell eine direkte Antwort formulieren, die jede Quelle mit einer Nummer zitiert. Dieses Modell erfordert einen einmaligen Download von etwa 200 MB, wonach Fragen ohne jegliche Netzwerkanfrage beantwortet werden. Ein praktischer Rhythmus: beginnen Sie im Q&A-Modus bei Fragen wie 'welche Kündigungsfrist dieser Mietvertrag verlangt', und wechseln Sie in den Suchmodus, wenn Sie den vollständigen umgebenden Absatz selbst lesen müssen. Beide Modi lesen nur von Ihrem Gerät.
Alles — Analyse, Aufteilung, Einbettung, Suche und Antwortgenerierung — läuft in Ihrem Browser oder auf Ihrem Rechner. Kein Dokument verlässt jemals Ihr Gerät, was es für Verträge, medizinische Notizen, interne Dokumente und alles unter Vertraulichkeitspflichten geeignet macht. Cloud-RAG bietet größere Modelle und gemeinsamen Zugriff, erfordert aber das Hochladen Ihres Korpus auf die Server eines anderen; lokal gewinnt, wenn Datenschutz oder Offline-Verfügbarkeit Priorität haben.
PDFs und Nur-Text-Formate (txt, md, csv) werden unterstützt — Dokumente werden beim Import lokal analysiert, in Abschnitte unterteilt und indiziert. Gescannte PDFs ohne Textschicht benötigen zuerst eine OCR. Sehr große Korpora sind durch den Browser-Speicher begrenzt: Hunderte Seiten funktionieren komfortabel, gesamte Dokumentenarchive müssen möglicherweise thematisch in separate Sitzungen aufgeteilt werden.
Die Schlüsselwortsuche findet wörtliche Zeichenketten — die Suche nach 'Rückerstattung' findet nur Dokumente, die dieses genaue Wort enthalten. Die semantische Suche bettet Abschnitte in Vektoren ein und sucht nach Bedeutung, sodass 'Rückerstattung' auch Passagen über 'Geld zurück', 'Stornogutschrift' oder 'Rückgaberichtlinie' findet. Der QA-Modus geht weiter: er ruft die relevantesten Abschnitte ab und generiert eine synthetisierte Antwort, die auf ihnen basiert, mit nachverfolgbaren Quellabschnitten.
Ja — das ist einer seiner stärksten Anwendungsfälle. Importieren Sie eine Reihe von Artikeln, stellen Sie dann übergreifende Fragen ('welche dieser Studien berichten über Effektgrößen?', 'welche Methodiken teilen sie?') und erhalten Sie Antworten mit den relevanten Passagen. Die Schlagwort- und Cluster-Ansichten helfen bei der Organisation einer Literaturreview: verwandte Artikel gruppieren sich, sodass Lücken und Themen über die Sammlung hinweg sichtbar werden.
ChatGPT und NotebookLM laden Ihre Dokumente auf Cloud-Server zur Verarbeitung hoch. Dieses Tool indiziert und fragt alles lokal in Ihrem Browser ab — keine Daten verlassen Ihr Gerät. Es funktioniert als private, Offline-Alternative: laden Sie mehrere PDFs und Textdateien hoch, stellen Sie dann übergreifende Fragen mit Antworten, die auf bestimmte Quellen verweisen.
Sie können mehrere PDFs und Textdateien zu einer einzigen Wissensdatenbank hinzufügen. Alle Indizierung (Aufteilung, Einbettung, Vektorspeicherung) erfolgt im Browser mit WebGPU. Praktische Limits hängen vom Geräte-RAM ab: 10-20 Dokumente mit insgesamt 500+ Seiten funktionieren gut auf einem 16-GB-Gerät. Der Index bleibt in IndexedDB für sofortiges Nachladen in zukünftigen Sitzungen gespeichert.
ChatGPT and NotebookLM upload your documents to cloud servers for processing. This tool indexes and queries everything locally in your browser—no data leaves your device. It functions as a private, offline alternative: upload multiple PDFs and text files, then ask cross-document questions with answers cited to specific sources.
You can add multiple PDFs and text files to a single knowledge base. All indexing (chunking, embedding, vector storage) happens in-browser using WebGPU. Practical limits depend on device RAM: 10-20 documents totaling 500+ pages work well on a 16GB machine. The index persists in IndexedDB for instant reloading in future sessions.
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