Introduction

Qu'est-ce que ChatWithPDF?

ChatWithPDF est un plugin ChatGPT qui permet aux utilisateurs d'interroger directement des documents PDF petits ou grands dans ChatGPT.

Comment utiliser ChatWithPDF

Pour utiliser ChatWithPDF, il suffit de fournir une URL publiquement accessible d'un PDF à charger et à traiter. Vous pouvez utiliser un lien Google Drive publiquement accessible vers un document PDF (pas de photocopies) ou télécharger vos documents sur un service comme tmpfiles.org et les utiliser tout en discutant avec ChatWithPDF.

Fonctionnalités de ChatWithPDF

ChatWithPDF propose une variété de fonctionnalités pour vous aider à tirer le meilleur parti de vos documents PDF. Celles-ci incluent:

Rechercher des PDF directement dans ChatGPT

Rechercher des PDF de n'importe quelle taille

Rechercher des PDF de n'importe quelle langue

Rechercher des PDF de n'importe quel sujet

Rechercher des PDF de n'importe quelle longueur

Rechercher des PDF de n'importe quelle qualité

Fonctionnement de ChatWithPDF

Les utilisateurs fournissent une URL publiquement accessible d'un PDF à charger et à traiter (doit pouvoir être consultée en mode Incognito par exemple). Le plugin télécharge et traite le document PDF, extrayant les informations pertinentes. Les requêtes des utilisateurs sont confrontées aux informations traitées du PDF. Les correspondances les plus pertinentes sont renvoyées et affichées à l'utilisateur.

Confidentialité de ChatWithPDF

ChatWithPDF ne stocke intentionnellement aucune donnée de manière permanente. Tous les PDF sont intégrés et immédiatement effacés. Les intégrations sont stockées avec ChromaDB sur le même serveur de déploiement et sont effacées à chaque nouveau déploiement. En général, les intégrations sont purgées manuellement toutes les 12 à 24 heures en raison de contraintes de taille et de mémoire. À l'avenir, toutes les intégrations seront supprimées 1 heure après que l'utilisateur les a demandées. Si quelqu'un a votre lien, il peut également récupérer des intégrations à partir de celui-ci car il est déjà mis en cache dans notre base de données vectorielle, cependant les utilisateurs ne peuvent pas savoir ce que d'autres utilisateurs ont recherché ou intégré.

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