ask-my-pdf 是搜索知识领域的开源项目，由 nico-martin 开发，2024 年首次发布。
它收录于搜索知识分类，该分类目前共有 581 个项目，GitHub 星标数为 109。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-08-25。MIT许可证，可自行部署，无收费信息。
它主要面向的使用场景是：快速阅读长篇论文或报告，提取核心观点。同类可对比的替代方案包括 ChatPDF、PDF.ai、RAGFlow。
ask-my-pdf
上传 PDF，直接提问，答案即刻呈现
ask-my-pdf 是一个基于检索增强生成（RAG）和大语言模型（LLM）的 Web 应用，旨在让用户直接在浏览器中与 PDF 文档进行交互式对话。它解决了传统 PDF 阅读器只能被动查看、无法快速提取关键信息的问题。用户上传 PDF 后，应用会解析文档内容，建立索引，并允许用户通过自然语言提问，系统会检索相关段落并生成回答，同时提供引用来源。核心能力包括：纯前端运行，无需服务器；支持多种 LLM 接入；提供对话式问答、摘要生成、信息定位等功能。项目采用 TypeScript 编写，代码结构清晰，适合作为学习 RAG 架构的参考。目前项目处于早期阶段，功能相对基础，但为浏览器端 PDF 智能交互提供了一个轻量级的解决方案。
开源
free
搜索知识
GitHub 星标
★ 109
维护状态
低维护
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类搜索知识
开发团队nico-martin
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目，MIT许可证，可自行部署，无收费信息。
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言TypeScript
技术栈/模型rag,transformers-js,webai,webllm
GitHub 星标★ 109
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2024-04-24 00:00:00
最近更新2026-08-25 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数0
使用教程
核心亮点
- 纯浏览器端运行，无需后端部署，数据隐私性好
- 支持多种 LLM 接入，灵活适配不同模型
- 提供引用来源，回答可追溯，增强可信度
不足之处
- 早期项目，功能较基础，可能缺少高级文档处理能力
- 文档/社区待观察
适用场景
- 快速阅读长篇论文或报告，提取核心观点
- 法律、金融等行业的合同条款快速检索与问答
- 学生复习教材，针对特定章节进行提问
替代项目
ChatPDF、PDF.ai、RAGFlow
项目介绍
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