Cargar archivos como texto

¿Alguna vez has querido entregarle un PDF, un archivo de código o una hoja de cálculo a la IA y simplemente decirle "lee esto"? Eso es exactamente lo que hace Upload as Text.

Adjuntas un archivo, LibreChat extrae el texto del mismo y el contenido completo se pega directamente en tu conversación. La IA puede leer cada palabra del mismo; sin plugins, sin bases de datos vectoriales, sin servicios adicionales que configurar. Funciona de inmediato.

Cómo usarlo

Qué sucede bajo el capó

Cuando subes un archivo de esta manera, LibreChat no solo vuelca bytes sin procesar en el prompt. Pasa por una canalización de procesamiento para extraer texto limpio y legible:

1. Detección de tipo MIME — LibreChat verifica qué tipo de archivo has subido (PDF, imagen, audio, código fuente, etc.) inspeccionando su tipo MIME.
2. Selección de método — Según el tipo de archivo y los servicios disponibles, elige el mejor método de extracción utilizando esta prioridad:

3. Truncamiento de tokens — El texto extraído se recorta al fileTokenLimit (predeterminado: 100,000 tokens) para que no exceda la ventana de contexto del modelo.
4. Inyección de prompts — El texto se incluye en el contexto de la conversación, justo al lado de su mensaje.

¿Qué archivos son compatibles

Cargar como texto vs. otras opciones de carga

LibreChat tiene tres formas de subir archivos. Cada una funciona de manera diferente y se adapta a distintas situaciones:

Guía de decisión rápida:

La capacidad context

Internamente, Upload as Text funciona mediante la capacidad context. Esto es lo que controla si la función aparece en tu interfaz de chat.

endpoints:
  agents:
    capabilities:
      - "context"  # This is what enables "Upload as Text"

La misma capacidad de context también impulsa el Agent File Context (subir archivos a través del Agent Builder para incrustar texto en las instrucciones del sistema de un agente). La diferencia es dónde termina el texto:

Límites de tokens y truncamiento

Cuando un archivo es demasiado largo para caber en la ventana de contexto del modelo, LibreChat trunca el texto extraído para mantenerse dentro de los límites. Esto sucede automáticamente; no necesita preocuparse por ello, pero es bueno saber cómo funciona.

fileConfig:
  fileTokenLimit: 100000  # Default: 100,000 tokens

Reglas generales:

• 100k tokens ≈ un libro de 300 páginas (suficiente para la mayoría de los casos de uso)
• Si estás trabajando con archivos muy grandes, considera File Search (RAG) en su lugar; esto solo recupera las secciones relevantes en lugar de incluir todo en el contexto.

Opcional: mejorar la extracción con OCR

El análisis de texto funciona bien para documentos creados digitalmente (PDF guardados desde Word, archivos de código, texto sin formato). Pero si vas a subir documentos escaneados, fotos de páginas o imágenes con texto, el analizador integrado no obtendrá resultados óptimos.

Ahí es donde entra en juego el OCR. Cuando está configurado, LibreChat utiliza automáticamente OCR para los tipos de archivo que se benefician de ello; no necesitas hacer nada diferente como usuario.

Referencia de configuración de manejo de archivos

Esta sección es para administradores que desean controlar qué tipos de archivos son procesados por qué método. Los valores predeterminados funcionan bien; solo necesita modificar esto si desea ajustar el comportamiento.

Solución de problemas

Relacionado

• OCR para documentos — Configura el reconocimiento óptico de caracteres para imágenes y escaneos
• RAG API (Chat with Files) — Búsqueda semántica sobre grandes colecciones de documentos
• Agents — File Context — Incrustar el contenido de un archivo en las instrucciones del sistema de un agente
• Referencia de File Config — Esquema YAML completo para el manejo de archivos