在瀏覽器中從 PDF 擷取純文字 — 非常適合搜尋、引用或輸入到 AI 工具。無需上傳。
拖放一個或多個檔案 - 全部轉換為 TXT。逐行進度、批次轉換、ZIP 下載。
當您需要的是文字內容而非版面時，從 PDF 轉為 TXT 就是您要的。研究者從論文擷取引文、學生從教科書整理筆記、或任何要將長篇 PDF 輸入到 ChatGPT 或搜尋索引的人——他們都只需要文字。手動抽取意味著要逐頁複製貼上；而這個功能只需一鍵即可完成。
擷取作業在本機透過 Mozilla 的 PDF.js 引擎執行：我們讀取每一頁的文字圖層（也就是您的 PDF 檢視器用來選取並複製的那一層），並以分頁符號將其串接。以掃描影像形式儲存內容的 PDF 不會產生文字 - 這類檔案需要 OCR，屬於另一套流程。所有動作都在您的瀏覽器中進行；不會上傳任何 PDF。
2025 年的主要使用案例是 AI 輸入準備。大型語言模型（LLM）擅長總結文字，但對原始 PDF 卻束手無策（它們必須先解碼檔案格式，這通常會產生幻覺或跳過內容）。預先提取為純文字可讓模型精確地獲得頁面上的文字及其出現順序，從而產生顯著更好的摘要、問答答案和分析。如果您經常將研究論文、法律文件或財務申報資料提供給 ChatGPT 或 Claude，這是最簡潔的管道。
學術和法律工作流程是另一個主要類別。研究人員透過引用段落來引用論文；最簡單的路徑是「提取為文字，搜尋關鍵字，複製周圍的段落」。律師助理和律師對合約和案件檔案也做類似的事情。文字提取步驟會移除格式和版面雜訊，因此純文字工具（grep、ripgrep、編輯器的尋找功能）可以正常運作。
關於哪些內容無法良好提取的注意事項：掃描文件（僅為文字圖片——需要 OCR）、受版權保護的 PDF（罕見但存在——有些出版商會發布「不可複製」的 PDF）、使用自訂字形映射的嵌入字體 PDF（某些亞洲語言 PDF、某些數學內容繁重的學術 PDF——可見文字無法映射回標準 Unicode）。在消費者和商業 PDF 上的成功率接近 100%；在學術和政府 PDF 上約為 95%。試試看——最壞的情況是輸出為空，沒有任何損害。
LLM 處理純文字比原始 PDF 上傳好得多。先擷取，然後將文字貼到聊天中或透過 API 發送以進行摘要、問答或分析。
研究人員搜尋擷取文字中的關鍵字，然後將周圍的段落複製為引文。比逐頁捲動 PDF 閱讀器更快。
律師助理會在冗長的協議中搜尋特定的條款或數字。純文字可供搜尋；PDF 則很少。
Elasticsearch、Algolia 和 Postgres 全文搜尋都使用純文字。擷取一次，永久索引。
在文件上進行微調的機器學習管線需要原始文字。去除視覺樣式，讓模型只看到文字。
某些螢幕閱讀器難以處理 PDF，但能流暢處理純文字或 HTML。先擷取，再重新排版以供閱讀。
PDF 是通用的文件格式 - 在每個裝置上長得一樣、列印可靠，也是分享需保持版面固定之影像的標準方式。
一個不含格式的純 UTF-8 純文字檔。可在每個裝置的任何編輯器中開啟。非常適合串接到其他工具、使用 grep 搜尋，以及餵入 LLMs。
將 PDF 拖到上方的轉換器，或點擊方框從你的裝置選取。
我們已預先選定 TXT 作為輸出格式。如要不同的目標，請從下拉選單變更。
點選 Convert 並等候進度條完成。當 TXT 準備好後下載 TXT。