DocSpy AI ist ein fortschrittliches Werkzeug zur Analyse von Dokumenten mit künstlicher Intelligenz, das die Art und Weise verändert, wie Benutzer Verträge, Vereinbarungen und andere wichtige Dokumente bearbeiten. Die KI-gestützte Engine sorgt dafür, dass kein entscheidendes Detail übersehen wird, sodass die Benutzer schnell und effizient informierte Entscheidungen treffen können. Von Geschäftsinhabern und Immobilienprofis bis hin zu Freiberuflern, Studenten und Einzelpersonen erfüllt DocSpy AI verschiedene Bedürfnisse, indem versteckte Klauseln und wichtige Punkte in Dokumenten schnell aufgedeckt werden. Die App garantiert Effizienz und spart sowohl Zeit als auch Geld, während sie die Abhängigkeit von Rechtsanwälten verringert.

Screpy ist ein KI-gesteuertes SEO-Tool, das Ihnen hilft, Ihre Website zu optimieren und zu überwachen. Mit Funktionen wie Keyword-Ranking-Tracking, Artikelverfassung, Wettbewerbsverfolgung und Uptime-Überwachung ermöglicht es Screpy Ihnen, der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein und sicherzustellen, dass Ihre Website ihre beste Leistung erbringt. Die Plattform unterstützt auch die Teamzusammenarbeit und anpassbare SEO-Berichte, die es einfach machen, Projekte zu verwalten und professionelle Einblicke an Ihre Kunden zu liefern.

Der AI Job Analyzer wurde entwickelt, um Ihnen beim Navigieren durch Stellenbeschreibungen auf LinkedIn zu helfen. Mithilfe von KI liest er Stellenanzeigen und findet spezifische Informationen, die Sie interessieren, wie Umzugspakete oder Kenntnisse über spezifische Technologien wie React. Dieses Tool erleichtert Ihre Jobsuche, indem es Ihnen während des Durchsuchens von Inseraten Antworten auf Ihre Fragen gibt und Ihnen Zeit und Mühe spart.

Graph_RAG ist ein Python-basiertes Framework zum Aufbau und zur Abfrage von Wissensgraphen für retrieval-augmented generation (RAG). Es unterstützt die Ingestion unstrukturierter Dokumente, die automatische Extraktion von Entitäten und Beziehungen mit LLMs oder NLP-Tools und die Speicherung in Graphdatenbanken wie Neo4j. Mit Graph_RAG können Entwickler verbundene Wissensgraphen erstellen, semantische Graphabfragen ausführen, um relevante Knoten und Pfade zu identifizieren, und den abgerufenen Kontext in LLM-Aufforderungen einspeisen. Das Framework bietet modulare Pipelines, konfigurierbare Komponenten und Integrationsbeispiele, um End-to-End-RAG-Anwendungen zu erleichtern und die Antwortgenauigkeit sowie Interpretierbarkeit durch strukturierte Wissensrepräsentation zu verbessern.