Docer.to es una plataforma impulsada por IA diseñada para revolucionar la interacción con documentos. Al permitir a los usuarios cargar documentos como PDFs, DOCX, TXT y varios archivos de código, transforma archivos estáticos en experiencias interactivas. Los usuarios pueden chatear con sus documentos, recuperar información, hacer preguntas y colaborar en tiempo real. Esta herramienta hace que los documentos sean más dinámicos y productivos, convirtiéndolos en entidades vivas que pueden ser consultadas y entendidas sin esfuerzo. Ideal tanto para usuarios individuales como para empresas que buscan mejorar el manejo de documentos y la extracción de datos.

AlgoDocs es una plataforma inteligente de procesamiento de documentos diseñada para automatizar la extracción de datos críticos de varios tipos de documentos, como PDFs, imágenes y archivos de texto. Utilizando IA avanzada y aprendizaje automático, AlgoDocs ofrece una solución sin código perfecta para empresas que buscan ahorrar tiempo, reducir errores y mejorar la precisión de los datos. La plataforma admite una integración fluida, lo que facilita la validación y exportación de datos a sus formatos o sistemas preferidos.

SmartRAG es una biblioteca modular en Python diseñada para flujos de trabajo de generación aumentada por recuperación (RAG) con grandes modelos de lenguaje. Combina ingesta de documentos, indexación vectorial y APIs de LLM de última generación para ofrecer respuestas precisas y ricas en contexto. Los usuarios pueden importar archivos PDF, archivos de texto o páginas web, indexarlos usando almacenes vectoriales populares como FAISS o Chroma, y definir plantillas de indicaciones personalizadas. SmartRAG orquesta la recuperación, la composición de indicaciones y la inferencia de LLM, devolviendo respuestas coherentes fundamentadas en documentos fuente. Al abstraer la complejidad de los pipelines RAG, acelera el desarrollo de sistemas de preguntas y respuestas para bases de conocimiento, chatbots y asistentes de investigación. Los desarrolladores pueden extender conectores, cambiar proveedores de LLM y ajustar estrategias de recuperación para adaptarse a dominios específicos de conocimiento.