Votre bibliothèque de documents.
Sur votre Mac.
Certains fichiers n'ont pas leur place dans un téléchargement Web. PaperMind les lit là où ils vivent déjà, construit son index localement et répond avec des citations. Utilisez un modèle local pour un flux de travail hors ligne ou connectez délibérément un modèle cloud pour des questions sélectionnées.
En un coup d'oeil
Qu'est-ce que c'est PaperMind?
PaperMind est une application de recherche de documents Mac qui indexe les PDF, les fichiers Office, les numérisations, les livres électroniques, les notes et le code source, puis répond aux questions avec des citations du matériel original. Il prend en charge les modèles locaux par défaut et les fournisseurs ou connecteurs facultatifs configurés par l'utilisateur.
- Plateforme
- macOS 14 Sonoma ou version ultérieure
- Idéal pour
- Rechercher et remettre en question un document privé multi-fichiers bibliothèque avec citations
- Traitement
- Les documents et index restent sur Mac dans le flux de travail local par défaut
- Disponibilité
- Validation de la version ; aucun point de terminaison d'achat public pour l'instant
Les informations sur le produit ont été examinées par rapport au référentiel d'application actuel le . Voir la méthode de vérification et la politique de correction.
Rien ne quitte votre Mac. Sauf indication contraire de votre part.
PaperMind ouvre les fichiers qui se trouvent déjà sur votre ordinateur, les indexe localement et vous permet de rechercher ou de poser des questions. Aucun compte ou SDK d’analyse n’est requis. Avec un modèle local, le workflow reste sur le Mac. Si vous ajoutez une clé de modèle cloud, les passages récupérés nécessaires à cette question sont envoyés au fournisseur que vous avez choisi ; l'application ne télécharge pas l'intégralité du fichier source.
Il ouvre votre dossier. Ensuite, cela devient utile.
Pointez PaperMind sur un dossier et éloignez-vous pendant quelques minutes. Il analyse tout ce qu'il contient, y compris les analyses. À son retour, vous disposez d'une bibliothèque à laquelle vous pouvez réellement parler.
Déposez un dossier
Ajoutez un dossier entier, des sous-dossiers et tout, ou des fichiers uniques. PaperMind remarque lorsque vous en ajoutez de nouveaux plus tard et rattrape tranquillement son retard.
Recherchez comme vous pensez
Tapez la phrase exacte si vous vous en souvenez. Tapez une description vague si vous ne le faites pas. L'application exécute les deux à la fois : BM25 pour les mots, intégrations sémantiques pour la signification, et vous montre ce qu'elle a trouvé avant qu'une IA ne soit impliquée.
Réponses qui citent la page
Chaque réponse pointe vers la source. Cliquez sur une citation, accédez directement à cette page dans le PDF. Plus besoin de "croyez-moi, c'est là quelque part."
Modèles locaux, si vous le souhaitez
L'application est livrée avec un catalogue organisé : Llama 3.1 8B, Qwen 2.5 7B Instruct et d'autres dans GGUF ou MLX. Ils se téléchargent dans votre espace de travail lorsque vous en choisissez un. Vous n'êtes jamais obligé d'utiliser l'IA cloud.
Apportez votre propre clé cloud
Vous voulez des réponses de classe Claude ou GPT ? Collez votre clé Claude, OpenAI ou OpenRouter. PaperMind envoie uniquement les passages récupérés, pas vos fichiers. Désactivé par défaut.
Espaces de travail qui restent séparés
Un espace de travail par client, projet ou partie de votre vie. Chacun possède sa propre bibliothèque, ses modèles et ses paramètres. Rien ne transparaît.
Analyses, gérées
Insérez un PDF numérisé ou une photo d'une page. Apple Vision (le moteur OCR déjà présent sur votre Mac) le lit. Pas d'installation de Tesseract, pas de service OCR cloud, pas d'étape supplémentaire.
Demandez à l'ensemble de votre bibliothèque
Pour les questions thématiques (« quels sont les thèmes récurrents ici ? »), PaperMind crée des résumés communautaires dans votre bibliothèque et des réponses à partir de ce contexte.
Comparez deux documents
Vue côte à côte lorsque vous avez besoin de voir la différence entre les contrats v1 et v2, ou comparez deux documents dans le même champ.
S'il s'agit d'un document, c'est probablement ici.
Aucune étape de conversion. Non : "Veuillez d'abord exporter au format PDF." Déposez simplement vos fichiers. Matériel de bureau, ebooks, scans, code source, tout le reste.
.pdf (numérique et numérisé avec OCR)
Word
.docx · .doc
Excel
.xlsx · .xls · .xlsm · .xlsb · .csv
PowerPoint
.pptx · .ppt
Images (OCR)
.png · .jpg · .jpeg · .tiff · .bmp · .webp · .gif · .heic
Texte et amp; Markdown
.txt · .md · .markdown · .rst · .rtf
Web
.html · .htm
Données structurées
.json · .xml · .yaml · .yml · .toml
Ebooks
.epub
D'un dossier à un véritable réponse. Sans quitter votre Mac.
L'analyse, la segmentation, l'intégration, la récupération et les réponses de modèle local s'exécutent sur votre Mac. Un réseau est utilisé uniquement pour les téléchargements de modèles ou un modèle cloud que vous activez explicitement.
Analyser
PDF numériques via pdfium & kreuzberg ; numérisé via Apple Vision ; Fichiers Office via python-docx, openpyxl et amis.
Chunk
Content-aware : segmentation de table markdown, sémantique ou sensible aux lignes, avec blocage de jetons pour la fenêtre d'intégration active.
Intégrer
Par défaut IBM Granite 97m multilingual via MLX sur Apple Silicon. Ou choisissez BGE-Small / Base / M3.
Récupérer
Recherche hybride BM25 + vectorielle, avec mode global de diagramme de connaissances en option pour les requêtes thématiques.
Réponse
Générez avec un LLM local (Llama 3.1, Qwen 2.5, …) ou le modèle cloud de votre choix. Citations jointes.
Le référentiel comprend des contrôles de régression de récupération utilisés avant la publication. Étant donné que l'appareil actuel, l'ensemble de requêtes et la méthode de notation ne sont pas encore publiés en tant que référence reproductible, cette page ne présente pas de pourcentage de précision et n'implique pas qu'un résultat interne prédit les performances de chaque bibliothèque de documents.
Pour les personnes qui veulent savoir ce qui fonctionne réellement.
Pas de "propulsé par l'IA" agitant la main. Chaque modèle et bibliothèque nommés ci-dessous est quelque chose que l'application charge réellement.
| Composant | Ce que PaperMind utilise |
|---|---|
| Intégration (par défaut) | ibm-granite/granite-embedding-97m-multilingual-r2 · MLX sur Apple Silicon |
| Intégration (alternatives) | BAAI/bge-small-en-v1.5, BAAI/bge-base-en-v1.5, BAAI/bge-m3 |
| LLM locaux (organisés) | Llama 3.1 8B, Qwen 2.5 7B Instruct, et plus · GGUF + MLX |
| Cloud en option LLM | Claude (Opus / Sonnet / Haiku), OpenAI, OpenRouter — apportez votre propre clé |
| Recherche par mot clé | Okapi BM25 |
| OCR | Apple Vision via ocrmac (pas de Tesseract, pas d'OCR cloud) |
| analyse PDF | pdfium + kreuzberg pour le numérique, Apple Vision pour le bac à sable numérisé |
Mac App Store bac à sable + com.apple.security.network.client pour les téléchargements de modèles sélectionnés | |
| Distribution | Build Mac App Store prévu (déverrouillage complet de StoreKit) · signé etamp; DMG notarié (licence Lemon Squeezy) |
Si vous avez déjà hésité avant de télécharger un PDF, ceci est pour vous.
Vous savez qui vous êtes. L’œuvre est trop sensible, trop volumineuse, ou les deux. Le coller dans une fenêtre de discussion n'est pas une option.
Découverte, sans divulgation.
Dossiers, contrats, dépositions. Indexés sur le même Mac qui les contient. Les réponses pointent vers la page exacte, donc la piste des citations se trouve juste là.
11 Go d'analyses. Une question.
Actes de naissance, registres paroissiaux, pages de recensement vieilles d'un siècle. Apple Vision lit les scans sur votre Mac. Rien n'est téléchargé sur un service de transcription qui pourrait disparaître dans trois ans.
Votre liste de lecture, en réponse.
Un dossier de fichiers PDF et EPUB que vous continuez à vouloir revisiter. Demandez « quels sont les thèmes récurrents ici » ; et obtenez une réponse qui s'appuie sur l'ensemble de la bibliothèque.
Un espace de travail par client.
Dossiers confidentiels, données financières, transcriptions d'entretiens. Conservez chaque engagement dans son propre espace de travail local et utilisez un modèle local lorsque le matériel ne doit pas être envoyé à un fournisseur.
La comparaison honnête.
NotebookLM et ChatPDF sont des services cloud. LocalRAG continue de travailler sur un appareil mobile. PaperMind est conçu pour une bibliothèque Mac et vous offre un chemin de modèle local ainsi que des modèles cloud facultatifs. Les limites de service et les prix changent, alors vérifiez les offres des concurrents. plans en direct avant de décider. Voir toutes les comparaisons → · vs NotebookLM · vs ChatPDF · vs LocalRAG
| PaperMind | NotebookLM | ChatPDF | LocalRAG | |
|---|---|---|---|---|
| Plateforme | macOS natif — l'appareil sur lequel résident les bibliothèques de documents | Web (Google Cloud) | Web (cloud) | iPhone · iPad · Android – appareils satellite |
| Les fichiers quittent votre appareil | Pas sur le chemin local ; les passages récupérés sont transférés vers un modèle cloud facultatif uniquement lorsqu'il est activé | Les sources sont traitées par Google | Les documents sont téléchargés sur le service | Traitement local |
| Inférence LLM locale | Oui (Llama 3.1, Qwen 2.5, …) | Non | Non | Oui (Qwen3 4B) |
| Taille de la bibliothèque pratique | Conçu pour les bibliothèques Mac multi-fichiers ; les performances dépendent du stockage, de la mémoire et des modèles | Limites de source dépendant du plan | Limites de documents dépendant du plan | Liées au stockage et à la mémoire de l'appareil mobile |
| Formats | PDF, Office, EPUB, images/OCR, texte, HTML et données structurées | Voir la documentation actuelle du service | Principalement PDF ; vérifier la prise en charge actuelle | Voir la liste actuelle des applications |
| OCR | Apple Vision (local) | Limité | Limité | Sur l'appareil |
| Réponses citées | Au niveau de la page, cliquez pour sauter | En ligne | Page | Page |
| Mode Knowledge-Graph | Oui (résumés de la communauté) | Non | Non | Non |
| Tarif | Plan de référentiel : noyau gratuit + 29,99 $ de déverrouillage unique ; pas encore d'offre en ligne | Forfaits Google gratuits et payants ; voir le forfait en direct | Forfaits gratuits et payants ; voir le plan en direct | Voir la liste des applications en direct |
| Compte requis | Non | Oui (Google) | Oui | Facultatif |
Au fait, il s'agit de la vraie application.
Ce sont des écrans de produits actuels du référentiel, et non des maquettes d'appareils fabriquées. Ils peuvent encore changer avant la sortie.
Demandez à l'IA avec un modèle Llama/Qwen local.
Vue de la bibliothèque sur un espace de travail indexé.
Flux de comparaison côte à côte.
Spoiler. Ce n'est pas le cas.
Si vous voulez la version longue, la voici. La plupart des applications qui disent « local d'abord » ils téléphonent toujours à leur domicile pour des analyses, des vérifications de licence ou pour cette petite fonctionnalité qu'ils ne pouvaient pas vraiment créer hors ligne. PaperMind ne le fait pas. Ouvrez Little Snitch la première fois que vous le lancez et vous verrez ce que nous voulons dire.
Réponses claires.
La version courte : une application Mac pour rechercher et discuter avec vos propres documents, vingt-neuf quatre-vingt-dix-neuf, payée une fois, jamais encore une fois.
Attendez, vraiment pas d'abonnement ?
C'est le plan actuel dans le référentiel : un noyau gratuit et un 29,99 $ uniques Déverrouillage complet. Le prix final en vitrine et la disponibilité sont confirmés sur la feuille d'achat en direct lors de la sortie.
Donc, rien n'est téléchargé ?
N'est-ce pas. L'analyse, l'OCR, le découpage, l'intégration et l'inférence locale se produisent tous sur votre Mac. La seule façon pour que quelque chose disparaisse est de brancher vous-même une clé API de modèle cloud, et même dans ce cas, il s'agit de quelques phrases de contexte par question, pas du fichier.
Quels modèles d'IA locaux puis-je exécuter ?
Ce qui convient à votre Mac. Le catalogue organisé comprend Llama 3.1 8B et Qwen 2.5 7B Instruct, ainsi que d'autres, à la fois en GGUF et MLX. Vous en choisissez un, il se télécharge dans l'espace de travail, vous l'utilisez.
Qu'en est-il du modèle d'intégration ?
La valeur par défaut est IBM Granite 97m multilingual, ce qui signifie que les documents non anglais fonctionnent également immédiatement. Si vous souhaitez passer à BGE-Small, BGE-Base ou BGE-M3, vous le pouvez. La bibliothèque se réindexe lorsque vous le faites.
L'OCR fonctionne-t-elle bien ?
Elle utilise le propre framework Vision de Apple, le même moteur que le reste de macOS utilise pour le texte en direct dans Photos et Aperçu. C'est rapide, précis et entièrement local. Aucune installation de Tesseract requise.
Quelle taille ma bibliothèque peut-elle atteindre ?
Le benchmark de développement couvre un corpus multi-documents important, mais il n'y a pas de promesse de taille universelle. Le temps d'indexation et les performances du modèle local dépendent de la combinaison de documents, du stockage libre, de la mémoire et du Mac que vous utilisez.
Est-ce que cela fonctionne vraiment hors ligne ?
Oui. Une fois un modèle téléchargé, vous pouvez déconnecter le réseau et tout continue de fonctionner : indexation, recherche, chat. Les seules fois où PaperMind touche Internet, c'est lorsque vous lui demandez de télécharger un modèle ou lorsque vous avez opté pour un LLM cloud.
Puis-je l'acheter en dehors du App Store ?
Une construction directe signée et notariée avec une licence Lemon Squeezy est prévue parallèlement au Version App Store. Aucun lien d'achat public n'est publié tant qu'il n'a pas été vérifié.
Deux itinéraires de distribution sont en cours de préparation.
PaperMind est en cours de validation de version. Nous publierons la liste App Store et la version directe signée uniquement après que chaque point de terminaison soit en ligne et vérifié.
Déverrouillage complet
Aucun abonnement ou compte n'est prévu. La feuille d'achat en direct contrôlera le prix final et les conditions.