--- title: 为 AI 准备 PDF description: 将 PDF 内容提取为针对 LLM 和 LlamaIndex 等 AI 管道优化的结构化 JSON。支持批量处理。 --- # 为 AI 准备 PDF 从 PDF 文件中提取内容,并将其整理为适合大型语言模型(LLM)和 LlamaIndex 等 AI 框架摄取的 JSON。每一页的内容都会被提取并组织成结构化格式,可直接用于 RAG 管道、聊天机器人或语义搜索系统。 ## 工作原理 1. 点击拖放区域或将文件拖到其上,上传一个或多个 PDF。 2. 点击**提取**开始处理。 3. 单个文件会下载为 `filename_llm.json`。多个文件会生成 `pdf-for-ai.zip` 压缩包。 此工具使用 PyMuPDF 的 LlamaIndex 集成来提取带元数据的页面级内容,生成的输出可直接加载到 AI 框架中。 ## 选项 此工具没有可配置的选项。所有页面都会提取完整文本和元数据。 ## 输出格式 - **单个文件**:`filename_llm.json` - **多个文件**:`pdf-for-ai.zip`,每个输入 PDF 对应一个 `_llm.json`。 JSON 输出遵循 LlamaIndex 文档模式,包含每页的文本内容和元数据字段。 ## 使用场景 - 为检索增强生成(RAG)管道准备 PDF 文档。 - 利用 PDF 档案为 AI 聊天机器人构建可搜索的知识库。 - 将 PDF 报告输入基于 LLM 的分析工作流。 - 为语义搜索和问答系统预处理研究论文。 - 从 PDF 文档集合中创建结构化的训练数据。 ## 提示 - 如果只需要不含 AI 专用格式的纯文本提取,请使用 [PDF 转文本](./pdf-to-text)。 - 如果需要保留标题和结构的 Markdown 输出,请使用 [PDF 转 Markdown](./pdf-to-markdown)。 - 扫描版 PDF 的输出会为空或内容极少。请先通过 OCR 添加文本层,再进行提取。 ## 相关工具 - [PDF 转文本](./pdf-to-text) - [PDF 转 Markdown](./pdf-to-markdown) - [PDF 转 JSON](./pdf-to-json)