Docugami verwendet KI, um Geschäftsdokumente in ihre wesentlichen Informationskomponenten zu zerlegen. Es scannt alle Dokumentdaten, um eine vollständige Darstellung zu erstellen und ermöglicht eine effiziente Datenextraktion, Analyse und Automatisierung. Durch die Integration mit vertrauten Werkzeugen verbessert es die Dokumentenverarbeitungsprozesse erheblich, was zu besseren Entscheidungen, einer höheren Effizienz der Arbeitsabläufe und einer schnelleren Einhaltung von Vorschriften führt. Diese umfassende Dokumentationslösung erfüllt verschiedene Geschäftsbedürfnisse, einschließlich Vertragslebenszyklusmanagement, Content-Services und CRM.

LLMFlow bietet eine deklarative Möglichkeit, komplexe Sprachmodell-Workflows zu entwerfen, zu testen und bereitzustellen. Entwickler erstellen Knoten, die Aufforderungen oder Aktionen repräsentieren, und verketteten sie zu Flows, die basierend auf Bedingungen oder externen Tool-Ausgaben verzweigen können. Integriertes Speichermanagement verfolgt den Kontext zwischen den Schritten, während Adapter eine nahtlose Integration mit OpenAI, Hugging Face und anderen ermöglichen. Funktionalität kann durch Plugins für benutzerdefinierte Tools oder Datenquellen erweitert werden. Flows werden lokal, in Containern oder als serverlose Funktionen ausgeführt. Anwendungsfälle umfassen die Erstellung von dialogorientierten Agenten, automatisierte Berichtserstellung und Datenextraktionspipelines – alles mit transparentem Ablauf und Logging.

Nanonets bietet eine hochmoderne KI-Plattform, die entwickelt wurde, um die Datenextraktion aus unstrukturierten oder semi-strukturierten Dokumenten zu automatisieren. Die Plattform vereinfacht Workflows in verschiedenen Geschäftsprozessen, indem maschinelle Lernmodelle verwendet werden, um Daten effizient zu erfassen, zu erkennen und zu extrahieren. Durch die Automatisierung dieser Aufgaben können Unternehmen Zeit sparen, Fehler reduzieren und die Gesamtproduktivität verbessern.