我们每天都会接触到大量的信息，如何在短时间内高效地阅读并提炼信息是非常关键的 。目前通用的有chatpdf和askpdf等，但都需要魔法才能使用 。
本文将搭建我们自己的国内站，用的是langchain大模型 ， 还集成了微信登录 微信支付 分销以及VIP会员功能，更适合国内使用，支持PC和移动端 。
功能介绍：它可以快速识别和分析PDF中的关键信息 ， 帮助我们在短时间内把握文档的核心内容 。它的使用非常简单 。
首先打开网站,无需魔法就可以使用
上传pdf
将本地的文档传输上去即可 。比如将这个PDF文档《连锁便利店商品陈列管理系统的设计策略》传上去，43页，只需要几秒钟，它就完成学习，并给出该文档的主要信息，以及列出3个我们可能会问它的问题 。
选择pdf文件
自动解析内容
这款神奇的工具有以下几个好处：
高效智能：可以自动提取文档中的关键词、概念和观点 ， 帮助我们快速了解文档的核心内容 。
多语言支持：支持多种语言，无论您阅读的文档是中文、英文还是其他语言 ， 都可以轻松应对 。
用户友好：具有简洁直观的用户界面，即使是初次使用的用户也能快速上手 。
后台展示
具体实现流程（原理）：
1、读取PDF文件：ChatPDF首先读取PDF文件，获取其中的文本内容 。可以使用现有的PDF处理库，如PyPDF2或PDFMiner等 。
2、文本清理和标准化：提取出来的文本需要进行清理和标准化处理，以便于后续处理 。例如 ， 去除特殊字符、标点符号、空格等 。可以使用自然语言处理技术，如正则表达式、字符串操作等 。
3、分段和分句：将文本按照段落进行分段 ， 然后再将每个段落按照句子进行分句 。这可以使用先进的文本处理库和语言模型来实现，如NLTK、spaCy等 。
4、转换为向量表示：使用OpenAI的Embeddings API将每个分段转换为向量表示 。该向量能够将文本的语义编码成数值形式，方便与问题的向量进行比较 。这可以通过调用Embeddings API的接口实现 。
5、问题匹配：当用户输入问题时，ChatPDF使用Embeddings API将问题转换为一个向量表示 。然后，将该向量与每个分段的向量进行比较，以找到与问题最相似的分段 。可以使用常见的相似度计算方法 ， 如余弦相似度等 。
6、Prompt聊天：找到最相似的分段后，作为prompt传递给ChatGPT模型，通过调用OpenAI的Completion API ， 让ChatGPT学习并生成回答 。
7、最后利用Embeddings API让ChatGPT学习特定的知识，并能够根据学习到的知识回答用户的问题 。可以应用于健康咨询、法律咨询、技术支持、学术研究等领域，将相关资料转换为向量进行学习，以便ChatGPT能够回答相关问题 。
【利用Ai秒懂上百页PDF，轻松掌握核心内容 搭建私有ChatPDF】结束语：利用现有技术，实现各类功能，解决工作问题，是我们开发的目的 ， 稳定可靠，有团队维护，需要搭建的同学可以私信博主 。