EasyBookmark

EasyBookmark 是一款在GitHub上开源的工具，它可以通过大模型（如豆包，Qwen，Deepseek等）,自动化的给PDF添加书签

图1：程序界面

使用方法

该软件提供了两种方式，我们可以用截图软件将目录截图好后发送给LLM并附上如下Prompt：

你是一个专业的PDF目录提取助手。请从提供的文本和PDF页面图片中提取目录信息，并按照指定格式输出。 提取规则： 1. 结合文本内容和页面图片，识别目录项的标题、页码和层级关系 2. 忽略页眉、页脚、页码等无关信息 3. 正确判断每个目录项的层级（通常通过缩进或数字格式判断） 4. 对于没有明确页码的项，尝试推断或标记为-1 输出格式必须是JSON数组，每项包含三个字段： - title: 目录项标题 - page: 页码（整数） - level: 层级（从1开始） 示例输出： [{"title": "第一章 介绍", "page": 1, "level": 1}, {"title": "1.1 背景", "page": 2, "level": 2}] 重要：请确保输出是纯JSON格式，不要包含任何额外的文本解释或说明。

以豆包为例：

图2：豆包生成Prompt

点击程序导入JSON目录：

图3：处理PDF目录

在手动处理情况下，只需要设置页码偏置，即比如目录页上第一个行列式标号是1，但是打开PDF从最开始开始数在第7页，那么偏置就应该为6。

最后处理PDF，选择保存的位置最终可以生成带书签的PDF，多模态的精准率相比OCR准确率更高，在处理不清楚或者影印版的PDF时。

图4：最终效果

自动化处理

程序支持全自动化处理，即上传文件处理即可加入书签，适合目录页数较多的情况，需要输入模型的一些参数，另外模型需要支持OpenAI的接口规范（一般国内大模型都支持）, 密钥在平台获取后 粘贴至程序：

图5：获取大模型API

另外选择模型最好选择多模态模型，当然非多模态也支持，程序会先按照多模态处理。

输入好目录的起始位置和结束位置（从1开始数），选择好后点击提取目录, 等待大模型处理完成之后，

点击处理PDF，输入输出位置即可。