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.
Téléversez plusieurs PDF et posez des questions en langage courant. La recherche vectorielle TF-IDF trouve les passages pertinents. 100 % local, privé, sans inscription.
Le Lecteur de PDF IA vous permet de poser des questions en langage courant sur vos propres documents et d'obtenir des réponses basées sur leur contenu. Téléversez un PDF ou une pile entière ; chaque fichier est analysé dans votre navigateur et divisé en morceaux numérotés par page qui sont indexés pour la recherche vectorielle. Deux modes couvrent différents usages. La recherche renvoie les cinq passages les plus pertinents avec leur nom de document, numéro de page et score de similarité, tandis que le mode Q&A charge un modèle de langage local qui lit ces passages et rédige une réponse directe, en citant les sources comme [1], [2]. Si les documents ne contiennent pas la réponse, l'outil l'indique au lieu d'improviser. Vous pouvez également générer des résumés page par page et comparer deux documents côte à côte.
Les chercheurs jonglant avec des dizaines d'articles l'utilisent pour trouver quelle étude mentionne une méthode ou un résultat sans avoir à parcourir chaque PDF à nouveau. Les étudiants interrogent les manuels et les notes de cours avant les examens, passant directement à la page qui répond à la question. Les équipes juridiques et d'approvisionnement recherchent dans les contrats et accords des clauses spécifiques, des obligations ou des dates dans plusieurs versions à la fois. Les consultants préparant des réunions clients extraient des faits de rapports longs sur le champ. Comme chaque fichier téléversé reste sur la machine du lecteur, il convient également à toute personne sous obligation de confidentialité, par exemple pour les dossiers RH, les dossiers médicaux ou les informations financières non publiées, où le téléversement vers un service de chat cloud tout simplement n'est pas autorisé.
(1) Téléversez vos PDF. Le lecteur accepte plusieurs fichiers et les fusionne en une seule bibliothèque consultable, ou vous pouvez charger un exemple groupé pour essayer le flux d'abord. L'extraction de texte, le fractionnement et l'indexation se font tous localement. (2) Basculez entre les modes Search et Q&A. Search correspond à votre question contre chaque morceau en utilisant la vectorisation TF-IDF et la similarité cosinus, classant les passages par pertinence. Q&A charge optionnellement un modèle local, avec un minuteur de progression pendant son exécution, et répond à partir des extraits supérieurs. (3) Allez plus loin : générez un résumé pour chaque page du document sélectionné avec une progression en direct, ou, avec deux documents ou plus chargés, lancez une comparaison qui met en évidence ce qui diffère entre eux.
Rien ne quitte votre appareil, et c'est une contrainte de conception plutôt qu'un interrupteur. L'analyse PDF s'exécute dans le navigateur avec une bibliothèque JavaScript, et l'index de recherche, c'est-à-dire les vecteurs TF-IDF construits à partir de vos pages, réside uniquement en mémoire pour l'onglet actuel. Lorsque vous effacez la bibliothèque ou fermez le navigateur, les documents, les morceaux et les vecteurs sont supprimés ensemble. Le modèle de réponse aux questions optionnel télécharge une fois dans le cache et s'exécute localement également ; vos questions et les passages récupérés ne sont jamais transmis. Il n'y a aucun point de terminaison de téléversement à aucun moment, aucun compte et aucune analyse du contenu du document, ce qui rend exactement l'outil viable pour le matériel sensible.
Le PDF est analysé dans votre navigateur en morceaux de texte, qui sont indexés pour la recherche sémantique. Lorsque vous posez une question, les morceaux les plus pertinents sont récupérés et transmis à l'IA pour générer une réponse basée sur des faits — ainsi, les réponses citent ce que le document dit réellement plutôt que d'inventer à partir des connaissances générales. Les résumés de page et la comparaison de document utilisent le même pipeline local.
Non. L'analyse, le fractionnement, l'indexation et la recherche s'exécutent tous localement ; le PDF ne quitte jamais votre appareil. Si le mode de réponse IA utilise un modèle local, l'ensemble du pipeline est hors ligne. Lorsqu'une API de LLM est configurée, seuls les morceaux de texte récupérés sont envoyés pour la génération de réponse — jamais le fichier lui-même. Pour les documents confidentiels, préférez les modes de recherche et de résumé locaux.
La mémoire du navigateur définit le plafond pratique : des rapports de quelques centaines de pages sont traités confortablement, tandis que les manuels de mille pages peuvent ralentir le fractionnement ou épuiser la mémoire. Les PDF basés sur du texte fonctionnent mieux ; les scans sans couche de texte ont besoin d'OCR au préalable. Si un document est trop volumineux, divisez-le d'abord en sections et lisez-les comme des documents séparés.
Oui — le mode de comparaison lit deux documents chargés et produit une comparaison basée sur des faits : sujets superposés, contradictions et contenu unique de chaque côté. Les utilisations typiques incluent les contrats révisés (comparer l'original contre le projet révisé), les versions de politique ou deux études avec des conclusions concurrentes. Comme pour le Q&A, la comparaison est basée sur des passages récupérés des deux fichiers.
Non. Le PDF est analysé et indexé entièrement dans votre navigateur. Le modèle IA construit un index vectoriel local des morceaux de texte du document, puis répond à vos questions en recherchant dans cet index et en générant des réponses sur l'appareil. Un PDF de 200 pages s'indexe en 30-60 secondes au premier chargement, avec des réponses aux questions suivantes en 2-5 secondes.
Il gère des PDF jusqu'à plusieurs centaines de pages (testé de manière fiable jusqu'à 300+ pages). Le facteur limitant est la RAM de votre appareil — l'indexation d'un document de 500 pages utilise environ 500 Mo-1 Go de mémoire. Pour de meilleures performances, utilisez des PDF avec une couche de texte (pas des images scannées). Les documents plus volumineux peuvent prendre 2-3 minutes pour l'indexation initiale.
Oui. Chaque réponse inclut des références aux numéros de page et paragraphes spécifiques utilisés pour générer la réponse. Vous pouvez cliquer sur une citation pour sauter à cette section dans le PDF. Cela le rend adapté à la recherche juridique, à la révision académique et à l'audit de conformité où la vérification des sources est obligatoire.
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.
Cet outil est aussi connu sous ces tâches — chaque lien ouvre le même outil avec un guide ciblé :
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