Fazer upload de arquivos como texto

Já quis entregar um PDF, um arquivo de código ou uma planilha para a IA e simplesmente dizer "leia isto"? É exatamente isso que o Upload as Text faz.

Você anexa um arquivo, o LibreChat extrai o texto dele e o conteúdo completo é colado diretamente na sua conversa. A IA pode então ler cada palavra dele — sem plugins, sem bancos de dados vetoriais, sem serviços extras para configurar. Funciona nativamente.

Como usar

O que acontece nos bastidores

Quando você faz upload de um arquivo desta forma, o LibreChat não apenas despeja bytes brutos no prompt. Ele executa um pipeline de processamento para extrair texto limpo e legível:

1. Detecção de tipo MIME — O LibreChat verifica que tipo de arquivo você enviou (PDF, imagem, áudio, código-fonte, etc.) inspecionando seu tipo MIME.
2. Seleção de método — Com base no tipo de arquivo e nos serviços disponíveis, ele escolhe o melhor método de extração usando esta prioridade:

3. Truncamento de tokens — O texto extraído é cortado de acordo com o fileTokenLimit (padrão: 100.000 tokens) para que não exceda a janela de contexto do modelo.
4. Prompt injection — O texto é incluído no contexto da conversa, exatamente ao lado da sua mensagem.

Quais arquivos são suportados

Upload como texto vs. outras opções de upload

O LibreChat possui três maneiras de fazer upload de arquivos. Cada uma funciona de forma diferente e se adapta a situações distintas:

Guia de decisão rápida:

A capacidade context

Por baixo dos panos, o Upload as Text é alimentado pela capacidade context. É isso que controla se o recurso aparece na sua interface de chat.

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

A mesma funcionalidade de context também impulsiona o Agent File Context (upload de arquivos através do Agent Builder para incorporar texto nas instruções de sistema de um agente). A diferença é onde o texto termina:

Limites de tokens e truncamento

Quando um arquivo é longo demais para caber na janela de contexto do modelo, o LibreChat trunca o texto extraído para permanecer dentro dos limites. Isso acontece automaticamente — você não precisa se preocupar com isso, mas é bom saber como funciona.

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

Regras gerais:

• 100k tokens ≈ um livro de 300 páginas (o suficiente para a maioria dos casos de uso)
• Se você estiver trabalhando com arquivos muito grandes, considere o File Search (RAG) — ele recupera apenas as seções relevantes em vez de colocar tudo no contexto.

Opcional: impulsionando a extração com OCR

A análise de texto funciona bem para documentos criados digitalmente (PDFs salvos a partir do Word, arquivos de código, texto simples). Mas, se você estiver enviando documentos digitalizados, fotos de páginas ou imagens com texto, o analisador integrado não obterá ótimos resultados.

É aí que o OCR entra em ação. Quando configurado, o LibreChat usa automaticamente o OCR para tipos de arquivo que se beneficiam dele — você não precisa fazer nada diferente como usuário.

Referência de configuração de manipulação de arquivos

Esta seção é para administradores que desejam controlar quais tipos de arquivo são processados por qual método. Os padrões funcionam bem — você só precisa alterar isso se quiser ajustar o comportamento.

Solução de problemas

Relacionado

• OCR para Documentos — Configure o reconhecimento óptico de caracteres para imagens e digitalizações
• RAG API (Chat with Files) — Busca semântica em grandes coleções de documentos
• Agents — File Context — Incorpore o conteúdo de arquivos nas instruções de sistema de um agente
• Referência de File Config — Esquema YAML completo para manipulação de arquivos