Data Normalizer es una solución impulsada por IA diseñada para manejar la complejidad de la normalización de datos. La herramienta limpia y estandariza datos de varias fuentes, incluyendo Excel, Python, R y SQL, combatiendo problemas como errores tipográficos, abreviaturas y ortografías inconsistentes. Esto garantiza que sus datos sean precisos, consistentes y estén listos para el análisis, mejorando así la fiabilidad de los conocimientos extraídos de sus conjuntos de datos.

Deep-Research-With-Web-Scraping-by-LLM-And-AI-Agent está diseñado para automatizar el flujo de trabajo de investigación completo combinando técnicas de web scraping con capacidades de grandes modelos de lenguaje. Los usuarios definen dominios objetivo, especifican patrones URL o consultas de búsqueda, y establecen reglas de análisis usando BeautifulSoup u otras librerías similares. El framework orquesta solicitudes HTTP para extraer texto en bruto, tablas o metadatos, y luego alimenta el contenido en un LLM para tareas como resumen, agrupamiento de temas, preguntas y respuestas o normalización de datos. Soporta bucles iterativos donde las salidas del LLM guían tareas de scraping posteriores, permitiendo profundizar en fuentes relacionadas. Con caché incorporado, manejo de errores y plantillas de prompt configurables, este agente agiliza la recopilación completa de información, ideal para revisiones de literatura académica, inteligencia competitiva y automatización de investigación de mercado.