常见问题

按 F12 打开开发者工具，进入 Network 面板，清空列表并按 Fetch/XHR 筛选，然后往工作区拖入一个文件。没有任何请求带着这个文件：解析、分块、向量化都发生在显示结果的同一个标签页里。唯一的外发请求是下载模型权重的 GET 请求，里面只有一个文件名。模型缓存之后把开发者工具切成离线模式，工具仍然能用。

存在你自己的浏览器配置目录里。文本块和向量放在本站的 IndexedDB，模型权重放在 Cache Storage，设置放在本地存储。没有任何内容写到服务器，所以我们这边不存在可以保留、泄露或交出去的副本。清除本站的站点数据，这三块会一起消失。

带文字层的 PDF、DOCX、TXT、Markdown、CSV、HTML 和 JSON。导入前先做魔数嗅探，所以把 .doc 改名成 .docx 会被拒绝，而不是解析出一堆错内容。PDF 的页码、DOCX 的标题层级在解析后保留下来，所以引用能指到某一页或某一节，而不是一个字符偏移。

加密 PDF、没有文字层的扫描件 PDF、旧版 .doc，以及单文件超过 25MB。每一种都会报出自己的名字——PDF_ENCRYPTED、PDF_NO_TEXT_LAYER、LEGACY_DOC、FILE_TOO_LARGE、UNSUPPORTED_FORMAT——而不是一句笼统的「导入失败」，这样你就知道该去解密、该去别处做 OCR、该转换格式，还是该先拆分文件。一份 PDF 若只能抽出不到 40 个字符，会被当作扫描件处理，而不是当作空文档。

能用，但额度更小：手机端单库文件上限从 40 份降到 10 份。手机 CPU 做向量化比笔记本慢好几倍，可选的生成模型在手机上通常慢到不适合日常使用，所以在手机上更实际的选择是带引用的抽取式回答。

默认向量模型是中文的 bge-small-zh-v1.5（约 25MB）或英文的 all-MiniLM-L6-v2（约 23MB）；中英混排用 multilingual-e5-small，约 120MB。可选生成模型是 4-bit 量化的 Qwen2.5 0.5B–1.5B，体积 400MB–1.0GB，只有你按下写着体积的那个按钮之后才会开始下载。

因为没有任何东西是预先替你算好的。文本块的向量在你的硬件上算出来，开了本地生成模型之后，每个 token 也在你的硬件上产生，CPU/WASM 下大约 3–8 token/s。云端服务把一块 GPU 摊给许多用户，这里花的是你自己的 CPU 时间，换来的是隐私。同一份文档的第二个问题会快一些，因为索引和模型已经在本地了。

靠 Google AdSense，每个页面最多六个标注清楚的广告位（页内三条横幅、两侧两条竖幅、底部一条可折叠）。个性化广告只在你同意之后加载。拒绝后工具行为完全相同：在欧盟、英国、瑞士以外你仍会看到非个性化广告，在这三个地区内则完全不加载广告脚本。没有付费档、没有账号、也没有数据产品。

不会。这里的模型只做推理：它们计算向量和答案，不计算梯度，也没有任何反馈通道把你的文本写回模型。实际上就算想训也训不到，因为你的内容在任何一个环节都不会到达我们这里。

可以。使用条款对工具本身不收费、不附加许可限制：免费使用，包括工作和商业场景，你的文档、提问和回答仍然属于你。有两点在这个回答之外。下载的模型有各自的许可，模型页面逐个列出，以对应模型页的说明为准，而不是以我们的说法为准。另外这里不对准确率做任何担保，所以任何需要经得起监管、审计或客户检查的结论，仍然要人工把引用段落和源文件核对一遍。

最多 40 份文件、总量 200MB、20,000 个文本块，单文件不超过 25MB；手机端文件上限是 10 份。触到上限时导入器会说明是哪一个限制。多数情况下，删掉最大那份已经用不上的文件就能继续。

模型权重缓存之后可以。把浏览器切成离线模式，关掉标签页，重新打开站点再提问：解析、检索、抽取全都在本地完成。需要网络的只有模型下载这一步，而且每个模型只发生一次，不是每次使用都发生。

在对话面板里可以把本次会话导出为 Markdown、JSON 或纯文本，导出内容包含模型名、严格度设置与全部引用，这是把回答和来源一起保存最可靠的方式。回答也可以复制到剪贴板，浏览器打印能把任意页面变成 PDF。整个导出过程不经过服务器，因为没有服务器来跑这个任务。

先看引用，再怀疑工具。如果含答案的那一段根本不在引用里，问题出在检索而不是在阅读：提高严格度、把问题问得更窄，或者在重复页眉页脚挤占正文时重新导入这份文档。如果正确的段落被引用了、回答还是读错，就把严格度切回「仅依据文档」，自己读那一段。

只能按文本处理。PDF 里的表格会按阅读顺序被摊成一行行文字，所以带合并单元格的宽表格会丢掉列对齐；CSV 则保留每一行的完整结构。如果含义主要靠列来表达，先转成 CSV 再导入，回答质量会明显不同。

没有文字层的扫描件 PDF 不支持：解析器取不到任何字符，结果是空的，导入器会直接告诉你，而不是假装索引成功。这里没有内置 OCR，因为带一个 OCR 模型会让下载体积多出几百 MB，而浏览器处理这类文件本来就不擅长。请先用别的工具做 OCR，再导入带文字层的 PDF 或导出的 TXT。

不能。加密 PDF 在解析之前就被拒绝，也不会弹出密码输入框，因为应用里没有解密这条代码路径。请先在 PDF 阅读器里去掉密码，再导入那份没有保护的副本；你磁盘上的原文件在两种情况下都不会被改动。

云端助手通常回答得更好：模型更大、回复更快，还能做这里根本不尝试的事，比如读图表。交换的是你的文件之后会怎样。如果文档是公开的、你想要最好的回答，云端助手胜出；如果内容涉密、受监管，或者本来就不该上传，留在本地才是重点。

通常可以，而且比云工具更容易过审：站点就是一组静态文件，唯一的外发请求是模型下载，你还可以把模型权重放到内网镜像上，让应用指向自己的副本而不是公开托管站。有两个前提：机器需要支持 WebAssembly、且允许写入浏览器存储的现代浏览器；把站点存储完全锁死的管控设备上，它跑不起来。

当前的 Chrome 和 Edge，以及支持 WebAssembly 的较新 Firefox 和 Safari。WebGPU 只用于可选的生成模型，在当前 Chromium 内核浏览器上可用；其他环境会退回 CPU/WASM，速度更慢。隐私窗口也能用，但窗口关闭时索引会被丢弃。

广告位在聊天工作区之外，没有任何文档正文、文本块或提问交给广告脚本。广告请求携带的是页面地址，以及任何广告请求都会带的设备与浏览器信息。如果你希望页面里完全不出现第三方脚本，在同意提示里选择拒绝——在欧盟、英国、瑞士境内，拒绝会彻底停止一切广告请求；在其他地区则只保留非个性化广告请求。

PDF、DOCX、TXT、Markdown、CSV、HTML、JSON，一共 7 种，纯文本也能放进来。混着加进去就能一次搜，不用先转格式。

能。把 PDF、Word、表格、笔记一起加进来，它们在同一批里被检索，结果里会标出每句出自哪份文件的哪一段。

可以一次加很多份。不过严格说没有“上传”这一步：文件是用浏览器自己的功能从你硬盘打开的，从头到尾没离开你的电脑。

精准检索只返回和输入完全相同的原句（英文按整词匹配、忽略大小写），不经过任何模型，所以打开就能用、连模型都不用先下载。模糊检索走语义通道，返回意思相近的句子，适合你要找的是一个概念而不是一句原话。

都不用。打开网页就能用：没有账号、没有安装包、也不用登录。模型缓存之后，断网也照样能用。

两个区别：一是文件不用发出去，全程在你电脑上处理；二是答案由你文件里的原句构成、带编号，点编号能跳回原文——你核对的是原文，不是一段改写。

精准检索会把每一份文件的每一句都走一遍，包含这个词的句子全部列出、按文档顺序、不做筛选，不会只给你几条“最相关”。只有模糊检索才有排序，两者是分开的按钮。

都能。中文按字串匹配，英文按整词匹配并忽略大小写，同一份文件里中英混排也可以。

第一次处理要解析和建索引，文件越大这一步越久，进度条会显示进行到哪一步；索引建好之后，检索是毫秒级的。索引存在你的浏览器里，下次打开不用重新处理。

索引保存在浏览器的本地存储里，重新打开还在。清除浏览器数据就会一起删掉——这就是“删掉就是真删掉”的那部分。