PDF.chat API

সারসংক্ষেপ

PDF.chat API একটি ছোট REST ইন্টারফেস। প্রথমে আপনি POST একটি নথিকে গ্রহণ করার জন্য এবং নথির টেক্সট এবং প্রতি পৃষ্ঠার বিভাজন (টেক্সট, সীমাবদ্ধ বাক্স, বিশ্বাস) সহ একটি কাজ ফিরিয়ে নেওয়ার জন্য। তারপর আপনি POST এই কাজের বিরুদ্ধে প্রশ্ন এবং নথিতে ভিত্তিক উত্তর পেতে, প্রত্যেকটি পৃষ্ঠা থেকে এটি এসেছে উদ্ধৃত করে। ৫ পৃষ্ঠা বা কম কাজ ইনলাইন ফিরিয়ে আনুন; বড় কাজ অবিলম্বে একটি বার্তা সহ ফিরিয়ে আনুন pending যে অবস্থায় আপনি ভোট দেন done.

• ভিত্তি ইউ- আর- এল: https://pdf.chat
• নথি: PDF, এবং Word, PowerPoint, টেক্সট এবং ছবি (PNG, JPG, WEBP, GIF, BMP, TIFF)
• Chat বাইরে: পৃষ্ঠা উদ্ধৃতি সহ উত্তর; ইতিহাস শেষ বিন্দু ব্যবহার করে অনুবাদ
• প্রসেস করা টেক্সট আউট: txt, md, docx, pdf, csv, json
• ইঞ্জিন পড়ে: cpu (দ্রুত, মুদ্রণকৃত ডকুমেন্ট) এবং vlm (প্রিমিয়াম AI, হাতের লেখা, জটিল বিন্যাস, গণিত)

অনুমোদন

আপনার পরিচয় প্রমাণ করুন API টোকেন (এটা আপনার অ্যাকাউন্ট পৃষ্ঠা) ধারণকারী হেডার হিসাবে:

Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN

আপনিও পার করতে পারেন ?api_token=… একটি অনুসন্ধান প্যারামিটার হিসাবে। ব্যবহার আপনার অ্যাকাউন্টের পৃষ্ঠা ভারসাম্যের বিরুদ্ধে পরিমাপ করা হয়।

নথি জমা দিন

POST /api/v1/ocr/, মাল্টিপার্সন ফর্ম আপলোড করা হচ্ছে ।

curl -X POST https://pdf.chat/api/v1/ocr/ \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN" \
  -F "file=@invoice.pdf" \
  -F "tier=vlm" \
  -F "language=auto"

কাজটি ফিরিয়ে দেয় । ≤৫- পৃষ্ঠার ফাইলের জন্য এটি ইতিমধ্যেই আছে done টেক্সট সহ; বড় ফাইল ফিরে আসে pending/processing, স্ট্যাটাস এনডপোইন্টের জন্য পলিং

{
  "uuid": "9f2c1b7e4a...",
  "status": "done",
  "tier": "vlm",
  "language": "auto",
  "page_count": 1,
  "mean_confidence": 0.98,
  "text": "INVOICE\nAcme Corp\nTotal: 215.00 USD",
  "markdown": "# INVOICE\n\n**Acme Corp** ...",
  "pages": [ { "index": 0, "text": "...", "blocks": [ { "text": "...", "bbox": [x0,y0,x1,y1], "confidence": 0.98 } ] } ]
}

ফলাফল পাওয়া যাবে

GET /api/v1/ocr/<uuid>/, যতক্ষণ না পল্‌স করা হয় status বার্তা done অথবা failed.

curl https://pdf.chat/api/v1/ocr/9f2c1b7e4a.../ \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN"

একটি ফরম্যাট ডাউনলোড করুন

GET /api/v1/ocr/<uuid>/download/?format=md, ফলাফল রপ্তানি করো । format এর মধ্যে একটি txt, md, docx, pdf, csv, json.

curl -L "https://pdf.chat/api/v1/ocr/9f2c1b7e4a.../download/?format=docx" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN" -o result.docx

নথির সাথে Chat

সম্পন্ন কাজ সম্পর্কে প্রশ্ন করুন। উত্তর শুধুমাত্র এক্সট্র্যাক্ট করা টেক্সট এবং উৎস পৃষ্ঠার উপর ভিত্তি করে। একটি অ্যাকাউন্ট টোকেন প্রয়োজন, আড্ডা বৈশিষ্ট্য অ্যাকাউন্ট-গেটেড।

POST /api/v1/chat/<uuid>/, JSON মূল অংশ {"message": "your question"}.

curl -X POST https://pdf.chat/api/v1/chat/9f2c1b7e4a.../ \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"message": "What is the invoice total and due date?"}'

সহায়ক বার্তা, এর উত্তর এবং উদ্ধৃত পাতা তালিকার সাথে ফিরিয়ে দেয়:

{"conversation": "a1b2…", "message": {
   "role": "assistant",
   "content": "The total is $42, due on March 3 (p. 1).",
   "citations": [{"page": 1, "cited_text": "The invoice total is $42…", "document_id": "9f2c1b7e4a…"}]
}}

GET /api/v1/chat/<uuid>/history/, একটি কাজের জন্য সম্পূর্ণ কথোপকথনের ট্রান্সক্রিপশন আনা হবে।

কোড উদাহরণ

• Python
• Node.js
• cURL

import requests, time

BASE = "https://pdf.chat/api/v1"
H = {"Authorization": "Bearer YOUR_API_TOKEN"}

# 1. Upload a PDF
with open("contract.pdf", "rb") as f:
    job = requests.post(BASE + "/ocr/", headers=H, files={"file": f}).json()

# 2. Wait until it's ready to chat
while job["status"] in ("pending", "processing"):
    time.sleep(2)
    job = requests.get(f"{BASE}/ocr/{job['uuid']}/", headers=H).json()

# 3. Ask questions — every answer is cited to the page
ans = requests.post(f"{BASE}/chat/{job['uuid']}/", headers=H,
    json={"message": "What is the termination notice period?"}).json()
print(ans["message"]["content"])
print(ans["message"]["citations"])

import fs from "fs";

const BASE = "https://pdf.chat/api/v1";
const H = { Authorization: "Bearer YOUR_API_TOKEN" };

// 1. Upload a PDF
const form = new FormData();
form.append("file", new Blob([fs.readFileSync("contract.pdf")]), "contract.pdf");
let job = await (await fetch(`${BASE}/ocr/`, { method: "POST", headers: H, body: form })).json();

// 2. Wait until it's ready to chat
while (["pending", "processing"].includes(job.status)) {
  await new Promise(r => setTimeout(r, 2000));
  job = await (await fetch(`${BASE}/ocr/${job.uuid}/`, { headers: H })).json();
}

// 3. Ask questions — every answer is cited to the page
const ans = await (await fetch(`${BASE}/chat/${job.uuid}/`, {
  method: "POST", headers: { ...H, "Content-Type": "application/json" },
  body: JSON.stringify({ message: "What is the termination notice period?" })
})).json();
console.log(ans.message.content, ans.message.citations);

# 1. Upload a PDF
curl -X POST https://pdf.chat/api/v1/ocr/ \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN" \
  -F "file=@contract.pdf"

# 2. Ask questions (use the uuid from step 1) — answers cited to the page
curl -X POST https://pdf.chat/api/v1/chat/UUID/ \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"message": "What is the termination notice period?"}'

পরামিতি

সমস্যা & সীমা

প্রতিটি পৃষ্ঠা প্রক্রিয়াকরণের জন্য খরচ ক্রেডিট (ফাস্ট স্তর-এ ১/পৃষ্ঠা, প্রিমিয়াম-এ আরও বেশি)। পরিশোধিত পরিকল্পনা প্রতি ফাইল পৃষ্ঠার সীমা বৃদ্ধি করে এবং অগ্রাধিকার যোগ করে। দেখুন মূল্য.

প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্ন