Recherche locale et questions sur vos documents 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
Informations produit vérifiées dans la source produit documentée ; révision éditoriale le . Voir la méthode de vérification et la politique de correction.
Traitement des données et confidentialité
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.
Fonctionnement de l’app
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.
Sources prises en charge
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 Markdown
.txt · .md · .markdown · .rst · .rtf
Web
.html · .htm
Données structurées
.json · .xml · .yaml · .yml · .toml
Ebooks
.epub
Flux de recherche
L’analyse des fichiers, l’indexation, la recherche et les réponses des modèles locaux s’exécutent sur votre Mac. Les téléchargements de modèles, les connecteurs et les fournisseurs cloud que vous activez utilisent le réseau ; les exigences de licence peuvent dépendre du mode de distribution.
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.
Traitement local
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) |
Traitement des données et confidentialité
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.
Comparaison du produit
Gemini Notebook (anciennement NotebookLM) et ChatPDF sont des services cloud. LocalRAG propose un flux mobile local avec des modes réseau facultatifs. PaperMind est conçu pour une bibliothèque Mac avec des modèles locaux et des fournisseurs facultatifs. Consultez les sources, les limites de compte et l’offre actuelle de chaque produit avant de choisir. Voir toutes les comparaisons → · vs Gemini Notebook (anciennement NotebookLM) · vs ChatPDF · vs LocalRAG
| PaperMind | Gemini Notebook (anciennement NotebookLM) | ChatPDF | LocalRAG | |
|---|---|---|---|---|
| Où se trouvent les fichiers ? | Sur le Mac dans le flux par défaut | Dans le service de Google | Dans le service de ChatPDF ; les contrôles officiels comprennent la suppression | Sur l’appareil mobile dans le flux local |
| Compte requis ? | Aucun pour le flux local par défaut | Compte Google | Essai gratuit sans compte ; compte requis pour enregistrer et travailler sur plusieurs fichiers | Consultez la fiche actuelle pour les fonctions liées à un compte |
| Fonctionne hors connexion ? | Modèles locaux après préparation ; les téléchargements, connecteurs et fournisseurs cloud facultatifs utilisent le réseau | Service cloud | Service cloud | Modèles locaux après préparation ; le mode Claude facultatif utilise le réseau |
| Bibliothèque ou document unique ? | Bibliothèque de dossiers Mac | Carnet cloud ; les limites actuelles de sources et de compte s’appliquent | Dossiers et discussions multifichiers ; les limites actuelles de compte et d’offre s’appliquent | Bibliothèque mobile |
| Formats autres que PDF ? | Plus de 30 | Consultez les sources prises en charge et les limites de compte actuelles de Google | PDF, Word, PowerPoint, Markdown et texte | 25, dont audio et vidéo |
| Audio et vidéo ? | Aucune transcription audio ou vidéo documentée | Aperçus audio ; consultez les types de sources actuellement pris en charge | Aucune prise en charge audio ou vidéo indiquée | Transcription audio et vidéo indiquée |
| Modèle local ? | Modèles locaux pris en charge ; téléchargement requis | Aucun flux avec modèle local documenté | Aucun flux avec modèle local documenté | Modèles d’IA locaux ; vérifiez la compatibilité actuelle de l’appareil |
| Prix | Plan de sortie : cœur gratuit et déverrouillage unique facultatif ; aucune offre publique ni aucun prix pour le moment | Voir l’offre Google actuelle | Voir l’offre ChatPDF actuelle | Voir l’offre LocalRAG actuelle |
Écrans de l’app
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.
Traitement local
Le fonctionnement local par défaut conserve vos documents et vos index sur le Mac. Les usages du réseau dépendent des téléchargements, connecteurs ou fournisseurs cloud que vous choisissez ; les éventuelles exigences de licence seront précisées avant l’ouverture de la distribution.
Questions sur le produit
La version courte : une application Mac pour rechercher et interroger vos propres documents. Un cœur gratuit et un déverrouillage complet facultatif par achat unique sont prévus.
Attendez, vraiment pas d'abonnement ?
Un cœur gratuit et un déverrouillage complet facultatif par achat unique sont prévus, mais aucune offre publique ni aucun prix ne sont encore publiés. La feuille d’achat régionale fera foi à l’ouverture de la distribution.
Mes documents restent-ils sur le Mac ?
Dans le fonctionnement local par défaut, vos documents et vos index restent sur le Mac. Si vous activez un fournisseur cloud, les passages récupérés pour répondre à la question sont transmis à ce fournisseur, pas le fichier source complet. Les connecteurs activés et les téléchargements de modèles utilisent aussi le réseau ; vérifiez les connexions choisies avant de traiter des données confidentielles.
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 ?
Une fois les modèles locaux nécessaires téléchargés, l’indexation, la recherche et les réponses locales peuvent fonctionner hors ligne. Les téléchargements de modèles, les connecteurs activés et les fournisseurs cloud facultatifs nécessitent le réseau ; des exigences de licence peuvent aussi s’appliquer selon le mode de distribution.
Puis-je l'acheter en dehors du App Store ?
Aucun parcours d’achat public n’est encore disponible. Les options de distribution confirmées seront indiquées après la validation de sortie.
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.