Upload PDFs and ask questions about specific documents. Get page-by-page summaries, compare documents side-by-side, and search with AI-powered Q&A.
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.
Reading a document is a retrieval-augmented pipeline. Your PDF is parsed with PDF.js, the text is split into chunks, and each chunk is indexed into a TF-IDF vector space. When you ask a question, the query is vectorized the same way and matched to chunks by cosine similarity, so the most relevant passages surface even if your wording differs from the text. In Q&A mode, the top matches are then handed to the local LLM as context, which writes a sourced answer — without re-reading the whole document.
Search mode returns ranked passages with similarity scores; Q&A mode adds the local LLM, which synthesizes those passages into a cited answer.
Omar uploads a 14-page service agreement and switches to Q&A mode. Instead of scrolling, he asks a targeted question and lets retrieval pull the relevant clause.
To chat with a PDF: upload your document, then ask questions about its content — the AI extracts and analyzes text locally, providing answers with page references.
FreeToolHub AI PDF Reader is a free browser-based tool that lets you chat with PDF documents using AI, no signup, no upload.
Sube varios PDF y haz preguntas en lenguaje natural. La búsqueda vectorial TF-IDF encuentra los pasajes relevantes. 100% local, privado, sin registro.
El lector de PDF con IA te deja hacer preguntas en lenguaje claro sobre tus propios documentos y obtener respuestas fundamentadas en ellos. Sube un PDF o una pila entera; cada archivo se analiza en tu navegador y se divide en bloques numerados por página que se indexan para búsqueda vectorial. Dos modos cubren trabajos distintos. La búsqueda devuelve los cinco passages más relevantes con su nombre de documento, número de página y puntuación de similitud, mientras que el modo Q&A carga un modelo de lenguaje local que lee esos passages y escribe una respuesta directa, citando las fuentes como [1], [2]. Si los documentos no contienen la respuesta, lo dice en lugar de improvisar. También puedes generar resúmenes página por página y comparar dos documentos lado a lado.
Los investigadores que manejan decenas de papers la usan para encontrar qué estudio mencionó un método o resultado sin volver a ojear cada PDF. Los estudiantes consultan libros de texto y apuntes antes de los exámenes, saltando directo a la página que responde la pregunta. Los equipos legales y de procurement buscan cláusulas, obligaciones o fechas concretas en contratos y acuerdos de múltiples versiones a la vez. Los consultores que se preparan para reuniones con clientes extraen hechos de informes extensos sobre la marcha. Y como cada archivo subido se queda en la máquina del lector, también sirve para cualquiera con obligaciones de confidencialidad —archivos de RR. HH., historiales médicos o financieros sin publicar— donde subir a un servicio de chat en la nube sencillamente no está permitido.
(1) Sube tus PDFs. El lector acepta múltiples archivos y los fusiona en una biblioteca buscable, o puedes cargar un ejemplo incluido para probar el flujo primero. La extracción de texto, el troceado y la indexación ocurren localmente. (2) Cambia entre modo Búsqueda y modo Q&A. La búsqueda compara tu pregunta contra cada bloque usando vectorización TF-IDF y similitud del coseno, ordenando los passages por relevancia. Q&A carga opcionalmente un modelo local, con un temporizador de progreso mientras se ejecuta, y responde a partir de los extracts principales. (3) Profundiza: genera un resumen de cada página del documento seleccionado con progreso en vivo, o, con dos o más documentos cargados, ejecuta una comparación que resalte en qué difieren.
Nada sale de tu dispositivo, y eso es una restricción de diseño aquí y no un conmutador. El análisis de PDF se ejecuta en el navegador con una biblioteca de JavaScript, y el índice de búsqueda, es decir los vectores TF-IDF construidos a partir de tus páginas, vive solo en memoria para la pestaña actual. Cuando limpias la biblioteca o cierras el navegador, los documentos, los bloques y los vectores se descartan juntos. El modelo opcional de pregunta-respuesta se descarga una vez a la caché y también se ejecuta localmente; tus preguntas y los passages recuperados nunca se transmiten. No hay ningún endpoint de subida en ningún momento, ni cuenta, ni analítica sobre el contenido de los documentos, que es exactamente lo que hace viable la herramienta para material sensible.
El PDF se analiza en tu navegador en bloques de texto que se indexan para recuperación semántica. Cuando haces una pregunta, se recuperan los bloques más relevantes y se pasan a la IA para generar una respuesta fundamentada, de modo que las respuestas citan lo que el documento realmente dice en lugar de inventar a partir de conocimiento general. Los resúmenes de página y la comparación de documentos usan la misma canalización local.
No. El análisis, el troceado, la indexación y la búsqueda se ejecutan localmente; el PDF nunca sale de tu dispositivo. Si el modo de respuesta con IA usa un modelo local, toda la canalización es offline. Donde se configure una API de LLM, solo se envían los bloques de texto recuperados para generar la respuesta, nunca el archivo en sí. Para documentos confidenciales, prefiere los modos locales de búsqueda y resumen.
La memoria del navegador establece el techo práctico: los informes de unas cientos de páginas se procesan sin problemas, mientras que los manuales de mil páginas pueden ralentizar el troceado o agotar la memoria. Los PDF basados en texto funcionan mejor; los escaneos sin capa de texto necesitan OCR previo. Si un documento es demasiado grande, divídelo en secciones primero y léelos como documentos separados.
Sí: el modo de comparación lee dos documentos cargados y produce una comparación fundamentada: temas solapados, contradicciones y contenido único de cada lado. Los usos típicos incluyen redlines contractuales (comparar el original con el borrador revisado), versiones de políticas o dos estudios con hallazgos en competencia. Como en el modo Q&A, la comparación se fundamenta en los passages recuperados de ambos archivos.
No. The PDF is parsed and indexed entirely in your browser. The AI model builds a local vector index of the document's text chunks, then answers your questions by searching this index and generating responses on-device. A 200-page PDF indexes in 30-60 seconds on first load, with subsequent questions answered in 2-5 seconds.
It handles PDFs up to several hundred pages (tested reliably to 300+ pages). The limiting factor is your device RAM—indexing a 500-page document uses approximately 500MB-1GB of memory. For best performance, use PDFs with a text layer (not scanned images). Larger documents may take 2-3 minutes for initial indexing.
Yes. Every answer includes references to the specific page numbers and paragraphs used to generate the response. You can click a citation to jump to that section in the PDF. This makes it suitable for legal research, academic review, and compliance auditing where source verification is mandatory.
Esta herramienta también se conoce por estas tareas — cada enlace abre la misma herramienta con una guía enfocada:
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