DocSpy AI es una herramienta avanzada diseñada para analizar documentos utilizando inteligencia artificial, transformando la forma en que los usuarios manejan contratos, acuerdos y otros documentos importantes. Su motor alimentado por IA garantiza que ningún detalle crucial sea pasado por alto, permitiendo que los usuarios tomen decisiones informadas de manera rápida y eficiente. Desde propietarios de negocios y profesionales inmobiliarios hasta freelancers, estudiantes e individuos, DocSpy AI satisface diversas necesidades al revelar rápidamente cláusulas ocultas y puntos importantes en los documentos. La aplicación garantiza la eficiencia, ahorrando tanto tiempo como dinero mientras reduce la dependencia de expertos legales.

Screpy es una herramienta de SEO impulsada por IA diseñada para ayudarle a optimizar y monitorear su sitio web. Con funciones como seguimientos de clasificación de palabras clave, redacción de artículos, seguimiento de competidores y monitoreo de tiempo de actividad, Screpy le permite mantenerse un paso adelante de la competencia y asegura que su sitio web funcione de la mejor manera. La plataforma también admite la colaboración en equipo y informes de SEO personalizables, lo que facilita la gestión de proyectos y la entrega de información profesional a sus clientes.

El Analizador de Empleo AI está diseñado para ayudarte a navegar a través de descripciones de trabajo en LinkedIn. Usando IA, lee anuncios de empleo y encuentra información específica que te interesa, como paquetes de reubicación o conocimientos de tecnologías específicas como React. Esta herramienta facilita tu búsqueda de empleo al proporcionar respuestas a tus preguntas mientras navegas por las listas, ahorrándote tiempo y esfuerzo.

Graph_RAG es un marco basado en Python diseñado para construir y consultar grafos de conocimiento para generación aumentada por recuperación (RAG). Soporta la ingestión de documentos no estructurados, la extracción automática de entidades y relaciones usando LLMs o herramientas NLP, y el almacenamiento en bases de datos gráficas como Neo4j. Con Graph_RAG, los desarrolladores pueden construir grafos de conocimiento conectados, ejecutar consultas semánticas para identificar nodos y caminos relevantes, y alimentar los contextos recuperados en prompts de LLM. El marco proporciona pipelines modulares, componentes configurables y ejemplos de integración para facilitar aplicaciones de extremo a extremo RAG, mejorando la precisión de respuestas e interpretabilidad mediante la representación estructurada del conocimiento.