AI阅读分析文档生成报告
各维度得分依据公开资料与字段推算,加权后即综合评分,仅供参考。
docAnalyzer 是一个强调“source-grounded”的 AI 文档工作空间，核心不是简单和 PDF 聊天，而是对长文档进行分块、索引、检索和引用，让回答能够回到具体页面或章节。它面向学术、法务、金融、保险、房地产、人力资源、政府等需要处理大量文档的场景。
产品提供 Ask docAnalyzer、Focus chat、Co-work chat 三种模式：前者偏工作区编排与问答，Focus chat限定在选定文档/笔记/标签内深度分析，Co-work chat则在富文本画布中协同生成笔记、草稿和编辑内容。其五类 Agentic Workflows 包括批量摘要、结构化字段抽取、逐文档问答、基于模板或清单的审查，以及降低 AI 痕迹的改写。输出不仅是文本，还可生成 PDF、XLSX、HTML、CSV、图表、Mermaid、Graphviz、LaTeX和ZIP。
模型侧支持30+模型，覆盖 OpenAI、Anthropic、Google Gemini、DeepSeek、Mistral、Qwen、Groq 等，并支持使用平台 key 或 BYOK，可在同一线程中切换模型。集成方面支持 Zotero、Mendeley 导入、公共链接分享、网站嵌入式 Chatbot、API v1/v2 和团队工作区，企业版提供 SAML。隐私方面，文档加密存储；对话时仅发送相关分块给AI供应商，并声明不允许供应商训练用户数据，且采用租户隔离。
个人入门为 US$6/月，含 OCR、分享、笔记、Chatbot、API access 和100 credits/月；Pro 为 US$12/月，含更高上传额度、无限使用额度和200 credits/月；另有 US$22/月个人高配。Team 为 US$18/席/月、至少3席；Enterprise 为 US$24/席/月、至少5席，增加定制 AI Agents、指定支持经理和 SAML。高级模型、大数据集、OCR、高上下文查询会消耗 credits，基础聊天在 credits 用完后仍可用。
优点是长文档友好、引用纪律强、结构化抽取和批处理能力完整，适合把文档库变成可查询知识库的个人和团队。局限是不同计划的上传大小、页数限制未在正文中展开，真实成本取决于 credit 消耗；中文界面、中文客服和中国区支付未说明。中国访问情况未知，若网络或支付受限，可考虑国内可用的文档问答、知识库或企业大模型平台作为替代。
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对标ChatPDF，支持提取、图表和表格。
评分明细(分布与用户短评)接入中。当前展示 TG4G 综合评分,数据源自公开测评与用户反馈。