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extraction d'entités

  • Manus JS

    Una biblioteca de asistente IA en JavaScript que analiza páginas web, resume contenido, responde consultas de investigación, extrae insights y genera citas.
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    ¿Qué es Manus JS?
    Manus JS es una biblioteca de JavaScript del lado del cliente que incorpora un asistente de investigación inteligente en cualquier página web. Escanea y comprende contenido HTML, luego utiliza IA para generar resúmenes de artículos, responder preguntas específicas con referencias, extraer entidades nombradas y producir listas de citas en múltiples formatos. Los desarrolladores pueden configurar prompts personalizados, fuentes de datos y componentes UI para adaptarse a su branding. Manus JS funciona offline con contenido en caché y se conecta a APIs de IA para búsquedas en tiempo real, siendo adecuado para portafolios académicos, sitios de agregación de noticias o plataformas de bases de conocimiento que desean ofrecer insights instantáneos a los usuarios.
    Características principales de Manus JS
    • Resumen del contenido de páginas web
    • Q&A contextual desde elementos de la página
    • Extracción y etiquetado de entidades
    • Generación de citas en múltiples formatos
    • Configuración personalizada de prompts y UI
    Pros y Contras de Manus JS

    Desventajas

    Requiere configuración manual incluyendo claves API e instalación del navegador
    Dependiente de proveedores de IA de terceros que pueden generar costos
    Posibles desafíos técnicos en la configuración del entorno, especialmente para usuarios no técnicos
    No hay información directa de precios disponible
    No cuenta con presencia dedicada en móviles ni tiendas de aplicaciones, limitando los escenarios de uso a entornos de programación

    Ventajas

    Automatiza tareas complejas de investigación web, reduciendo el esfuerzo manual
    Soporta múltiples proveedores de IA, aumentando la flexibilidad
    Usa navegadores reales (Google Chrome) para una extracción precisa de datos web
    Código abierto que permite contribuciones y personalización por la comunidad
    Modular y programable mediante JavaScript con instrucciones claras de configuración

  • Ducky

    Ducky es un creador de agentes IA sin código que crea chatbots personalizables que se integran con tu CRM, base de conocimientos y APIs.
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    ¿Qué es Ducky?
    Ducky permite a los equipos construir, entrenar y desplegar agentes IA personalizados sin escribir código. Puedes ingerir documentos, hojas de cálculo o registros de CRM como fuentes de conocimiento y configurar reconocimiento de intenciones, extracción de entidades y flujos de múltiples pasos via una interfaz de arrastrar y soltar. Ducky soporta integración con APIs REST, bases de datos y webhooks, y ofrece despliegue multicanal a través de widgets de chat web, Slack y extensión Chrome. Análisis en tiempo real ofrecen información sobre volumen de conversación, satisfacción del usuario y rendimiento del agente. Controles de acceso basados en roles y gestión de versiones aseguran gobernanza de nivel empresarial mientras mantienen ciclos de iteración rápidos.

  • Graph_RAG

    Graph_RAG permite la creación de grafos de conocimiento habilitados por RAG, integrando recuperación de documentos, extracción de entidades/relaciones y consultas en bases de datos gráficas para respuestas precisas.
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    ¿Qué es Graph_RAG?
    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.
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