PDFiles: ищем по картинкам в PDF как по тексту. Локальная LLM, которая видит

Когда Google Images сдается: проблема поиска по картинкам в PDF

Представьте: у вас 500 PDF-файлов с технической документацией. В каждом – десятки схем, графиков, скриншотов интерфейсов. Вам нужно найти все диаграммы, где упоминается "оптимизация кэша", или все скриншоты с ошибкой "TimeoutException".

Стандартные PDF-ридеры? Они ищут только по тексту. Google? Он не залезет в ваши локальные файлы. Классические инструменты OCR? Они преобразуют текст с картинок, но теряют семантику изображений. Диаграмма останется просто набором слов "ось X", "столбец", "процент".

PDFiles: что это и почему это работает иначе

PDFiles – open-source приложение на Python, которое использует современные мультимодальные LLM для создания векторных эмбеддингов из изображений в PDF. Проще говоря: оно "смотрит" на картинки, понимает их содержание на смысловом уровне, и позволяет искать не по тексту, а по смыслу.

Техническая кухня выглядит так:

• Извлекает все изображения из PDF (сохраняет контекст – на какой странице, рядом с каким текстом)
• Пропускает каждую картинку через локальную мультимодальную модель (например, LLaVA 1.6 или более новые версии на 2026 год)
• Получает текстовое описание изображения на естественном языке
• Создает векторные эмбеддинги для этих описаний
• Индексирует всё в локальной векторной БД (обычно Chroma или Qdrant)

Когда вы ищете "схема подключения базы данных", система находит не те PDF, где эти слова встречаются в тексте, а те, где на картинках действительно изображены схемы подключения.

Установка: больно, но работает

Репозиторий на GitHub выглядит как типичный open-source проект для энтузиастов. Никаких красивых инсталляторов. Вам потребуется Python 3.10+, CUDA-совместимая видеокарта (или готовность ждать), и терпение для настройки зависимостей.

Основные шаги после клонирования репозитория:

1. Установить зависимости (torch, transformers, pdfplumber, chromadb)
2. Загрузить мультимодальную модель – по умолчанию предлагают LLaVA, но можно подключить любую совместимую через Ollama или локальный сервер
3. Настроить папку с PDF для индексации
4. Запустить процесс индексирования – это займет от нескольких минут до нескольких часов в зависимости от количества изображений

Интерфейс – веб-приложение на Streamlit или Gradio. Не ждите Figma-подобного UX, но базовый поиск работает.

Чем PDFiles не является (и почему это важно)

Давайте сразу расставим точки над i, чтобы не было разочарований:

• Это НЕ замена Adobe Acrobat или Foxit Reader
• Это НЕ инструмент для редактирования PDF
• Это НЕ система полнотекстового поиска (хотя может дополнять её)
• Это НЕ волшебная кнопка "найди всё" – качество поиска напрямую зависит от выбранной LLM

PDFiles решает одну конкретную задачу: семантический поиск по визуальному контенту внутри PDF. И делает это автономно, без отправки ваших документов в облако.

Сравнение с альтернативами: кто еще умеет в 2026?

Главный конкурент PDFiles в 2026 – не коммерческие продукты, а другие open-source проекты вроде продвинутых приложений для локальных LLM, которые начали добавлять мультимодальность. Но большинство из них фокусируются на тексте, а изображения – второстепенная функция.

Реальные кейсы: где это спасает проект

Исследовательская лаборатория с архивом научных статей в PDF (1990-2025 гг.). Нужно найти все графики, где изучалось влияние температуры на проводимость материала. Ручной просмотр 15 000 статей займет месяцы. PDFiles находит 47 релевантных графиков за 3 секунды.

Юридическая фирма с тысячами отсканированных договоров. Многие подписи и печати – изображения. Поиск "все документы с подписью директора Иванова" теперь работает, даже если подпись – картинка.

Разработчик ПО с документацией на API. Все примеры вызовов – скриншоты терминала. Поиск "пример использования метода fetch() с обработкой ошибок" находит соответствующие скриншоты.

Ограничения, которые бесят (но с ними можно жить)

Скорость индексирования. 100 PDF с 10 000 изображений? Готовьтесь к многочасовому процессу. Особенно если используете тяжелую мультимодальную модель.

Качество описаний. LLM иногда галлюцинирует. Может назвать столбчатую диаграмму "круговой", или перепутать оси на графике. Чем современнее модель – тем меньше ошибок, но они всё равно есть.

Размер моделей. Современные мультимодальные LLM весят десятки гигабайт. Для LLaVA 1.6 нужно 15-20 ГБ на диске плюс 8-16 ГБ видеопамяти для комфортной работы.

Поддержка форматов. Некоторые PDF с нестандартным embedded изображениями парсятся криво. Авторы обещают улучшения в следующих версиях.

Интеграция с другими инструментами: экосистема локальных LLM

PDFiles не существует в вакууме. Его можно комбинировать с другими инструментами из нашего топа продвинутых приложений для локальных LLM.

Например:

• Использовать LM Studio или llama.cpp для запуска моделей – иногда это эффективнее встроенного решения
• Комбинировать с RAG-пайплайнами для длинных PDF – текст отдельно, изображения отдельно
• Экспортировать результаты в структурированный формат через инструменты парсинга PDF в JSON

Технически подкованные пользователи могут настроить пайплайн: PDFiles → извлечение изображений и описаний → сохранение в базу → интеграция с AnythingLLM Desktop для единого интерфейса поиска.

Кому подойдет PDFiles в 2026 (а кому – нет)

Идеальная аудитория:

• Исследователи и ученые с большими архивами PDF-статей
• Архивариусы и библиотекари, оцифровывающие коллекции документов
• Юридические и финансовые компании со сканами документов
• Разработчики документации, где много скриншотов и диаграмм
• Любой, кто ценит приватность и не хочет загружать документы в облако

Лучше поискать другие варианты, если:

• У вас мало PDF или в них почти нет изображений
• Вам нужен мгновенный результат без настройки
• У вас нет доступа к GPU или мощного CPU
• Вы не готовы разбираться с командной строкой и зависимостями

Будущее инструмента и что ждать в следующих версиях

На основе активности в репозитории (последние коммиты на начало 2026) и обсуждений в Issues, разработчики работают над:

• Поддержкой новых мультимодальных моделей с улучшенным пониманием контекста
• Пакетной обработкой для распределения нагрузки на несколько GPU
• Интеграцией с облачными векторными базами (для тех, кто не против гибридного подхода)
• Улучшением интерфейса – возможно, нативное приложение вместо веб-интерфейса

Самое интересное – эксперименты с поиском "по стилю". Не только "найди графики", но "найди графики в стиле The Economist" или "скриншоты с тёмной темой интерфейса".

Стоит ли пробовать прямо сейчас?

Если ваша работа регулярно involves поиск по PDF с изображениями – да, однозначно. Даже с текущими ограничениями PDFiles решает проблему, которую почти никто больше не решает локально.

Если вы просто любопытствуете – подождите пару версий. Интерфейс станет дружелюбнее, модели – точнее, а документация – понятнее.

Главный вывод: мы на пороге изменения того, как мы работаем с документами. Текст + изображения + семантический поиск + локальность. PDFiles – один из первых инструментов, который соединяет все четыре компонента. Кривой, сырой, но работающий.