DocSpy AI est un outil avancé conçu pour analyser des documents à l'aide de l'intelligence artificielle, transformant la façon dont les utilisateurs traitent les contrats, les accords et d'autres documents importants. Son moteur alimenté par l'IA garantit qu'aucun détail crucial n'est négligé, permettant aux utilisateurs de prendre des décisions éclairées rapidement et efficacement. Des propriétaires d'entreprises aux professionnels de l'immobilier, en passant par les freelances, les étudiants et les particuliers, DocSpy AI répond à divers besoins en révélant rapidement les clauses cachées et les points importants dans les documents. L'application garantit l'efficacité, économisant temps et argent tout en réduisant la dépendance aux experts juridiques.

Screpy est un outil SEO alimenté par l'IA conçu pour vous aider à optimiser et à surveiller votre site web. Avec des fonctionnalités telles que le suivi de classement de mots-clés, la rédaction d'articles, le suivi de concurrents et la surveillance de disponibilité, Screpy vous permet de rester en avance sur la concurrence et d'assurer que votre site web fonctionne au mieux. La plateforme prend également en charge la collaboration en équipe et les rapports SEO personnalisables, facilitant la gestion des projets et la fourniture d'informations professionnelles à vos clients.

L'analyseur d'emploi AI est conçu pour vous aider à naviguer à travers les descriptions de poste sur LinkedIn. En utilisant l'IA, il lit les annonces d'emploi et trouve des informations spécifiques qui vous intéressent, telles que les packages de réinstallation ou la connaissance de technologies spécifiques comme React. Cet outil facilite votre recherche d'emploi en fournissant des réponses à vos questions pendant que vous parcourez les annonces, vous faisant gagner du temps et des efforts.

Graph_RAG est un framework basé sur Python conçu pour construire et interroger des graphes de connaissances pour la génération augmentée par récupération (RAG). Il supporte l'ingestion de documents non structurés, l'extraction automatique d'entités et de relations à l'aide de LLMs ou d'outils NLP, et le stockage dans des bases de données graphiques telles que Neo4j. Avec Graph_RAG, les développeurs peuvent construire des graphes de connaissances connectés, exécuter des requêtes sémantiques pour identifier des nœuds et des chemins pertinents, et alimenter les prompts LLM avec le contexte récupéré. Le framework propose des pipelines modulaires, des composants configurables et des exemples d'intégration pour faciliter les applications RAG de bout en bout, améliorant la précision des réponses et l'interprétabilité via une représentation structurée des connaissances.