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.
Construa sua base de conhecimento privada. Envie PDFs e busque com similaridade semântica TF-IDF. 100% local, sem nuvem.
A Base de Conhecimento Pessoal transforma uma pilha de documentos dispersa em uma biblioteca pesquisável, tudo dentro do seu navegador. Você envia arquivos PDF, TXT, CSV ou Markdown; cada documento é analisado, dividido em blocos e indexado usando vetorização TF-IDF. Ao pesquisar, os blocos são classificados por similaridade de cosseno, para que você obtenha os trechos mais relevantes — com o nome do documento e o número da página anexados — em vez de uma pasta cheia de arquivos que você precisa abrir um por um. Um painel rastreia quantos documentos e blocos de texto você indexou, e a biblioteca rotula automaticamente seus arquivos e os agrupa em clusters de tópicos. Nada é enviado a um servidor em nenhum momento.
Estudantes de pós-graduação sobrecarregados com artigos usam-na para encontrar o parágrafo de metodologia que lembram ter lido meses atrás. Consultores que trabalham sob NDA apreciam que PDFs confidenciais de clientes nunca podem tocar em uma nuvem de terceiros, o que a maioria dos serviços de hospedagem de busca exige. Advogados de pequenos escritórios e assistentes jurídicos indexam arquivos de casos e contratos, depois recuperam todas as cláusulas que mencionam um termo específico em segundos. Escritores técnicos e blogueiros mantêm uma biblioteca de material de referência e verificam citações contra a página original. Até usuários casuais se beneficiam: envie um punhado de manuais, apólices de seguro e documentos fiscais uma vez, e toda pergunta futura se torna uma linha de pesquisa em vez de uma tarde de rolagem.
(1) Envie um ou vários arquivos — PDF, TXT, CSV ou Markdown. Cada um é analisado e dividido em blocos localmente, e os contadores de documento e bloco do painel confirmam o que foi indexado. (2) Escolha um modo: Search retorna os dez trechos melhores classificados por pontuação de relevância, ou Q&A tem um modelo de linguagem local ler os melhores trechos e escrever uma resposta sintetizada. (3) Digite sua consulta e pressione Search. No modo Search você vê trechos com nome do documento, número da página e pontuação de similaridade; no modo Q&A você obtém uma resposta concisa com citações numeradas como [1] e [2] apontando de volta para as fontes. Copie qualquer resultado para suas anotações e remova documentos individualmente sempre que quiser.
O modo Search funciona instantaneamente, sem download, e comporta-se como um motor de busca de palavra-chave com relevância: perfeito para encontrar fatos, caçar citações ou comparar como vários documentos tratam o mesmo termo. O modo Q&A vai mais longe — ele pega os cinco melhores trechos correspondentes e tem um modelo de linguagem no dispositivo compor uma resposta direta, citando cada fonte por número. Esse modelo requer um download único de cerca de 200MB, após o qual as perguntas são respondidas sem nenhuma chamada de rede. Um ritmo prático: comece no modo Q&A para perguntas como 'qual aviso de rescisão este contrato de aluguel exige', e mude para o modo Search quando você precisa ler o parágrafo completo ao redor por conta própria. Ambos os modos leem apenas do seu dispositivo.
Tudo — análise, divisão em blocos, incorporação, busca e geração de respostas — roda no seu navegador ou na sua máquina. Nenhum documento nunca deixa seu dispositivo, o que a torna adequada para contratos, anotações médicas, documentos internos e qualquer coisa coberta por obrigações de confidencialidade. RAG na nuvem oferece modelos maiores e acesso compartilhado, mas exige o upload de seu corpus para os servidores de outra pessoa; o local vence sempre que privacidade ou disponibilidade offline é a prioridade.
PDFs e formatos de texto simples (txt, md, csv) são suportados — os documentos são analisados, divididos em blocos e indexados localmente na importação. PDFs digitalizados sem camada de texto precisam de OCR primeiro. Acervos de documentos muito grandes são limitados pela memória do navegador: centenas de páginas funcionam confortavelmente, arquivos de documentos inteiros podem exigir divisão em sessões separadas por tópico.
Busca por palavra-chave corresponde a strings literais — pesquisar 'reembolso' encontra apenas documentos que contenham essa palavra exata. Busca semântica incorpora blocos em vetores e corresponde ao significado, então 'reembolso' também traz trechos sobre 'dinheiro de volta', 'crédito por cancelamento' ou 'política de devolução'. O modo Q&A vai mais longe: ele recupera os blocos mais relevantes e gera uma resposta sintetizada baseada neles, com os blocos de origem rastreáveis.
Sim — este é um de seus casos mais fortes. Importe um conjunto de artigos, então faça perguntas entre documentos ('quais desses estudos relatam tamanhos de efeito?', 'quais metodologias eles compartilham?') e obtenha respostas com os trechos relevantes identificados. As visualizações de tag e cluster ajudam a organizar uma revisão de literatura: artigos relacionados agrupam-se, tornando lacunas e temas visíveis na coleção.
ChatGPT e NotebookLM enviam seus documentos para servidores na nuvem para processamento. Esta ferramenta indexa e consulta tudo localmente no seu navegador — nenhum dado deixa seu dispositivo. Ela funciona como uma alternativa privada e offline: envie vários PDFs e arquivos de texto, então faça perguntas entre documentos com respostas citadas para fontes específicas.
Você pode adicionar vários PDFs e arquivos de texto a uma única base de conhecimento. Toda indexação (divisão em blocos, incorporação, armazenamento vetorial) acontece no navegador usando WebGPU. Os limites práticos dependem da RAM do dispositivo: 10-20 documentos totalizando 500+ páginas funcionam bem em uma máquina de 16GB. O índice persiste no IndexedDB para recarga instantânea em sessões futuras.
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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