Cradl AI fournit une plateforme robuste alimentée par l'IA, conçue pour simplifier et automatiser vos flux de travail documentaires internes. Avec des modèles d'apprentissage automatique faciles à former, les utilisateurs peuvent extraire et traiter efficacement des données critiques de divers types de documents (tels que des PDF et des images). La plateforme sans code peut être intégrée à des outils d'automatisation populaires, offrant une solution transparente et flexible pour améliorer considérablement la productivité et la précision dans les processus de gestion des documents.

Doc2Cart est une plateforme axée sur l'API conçue pour automatiser l'extraction d'informations produit à partir de documents. En utilisant une technologie OCR avancée, elle traite les fichiers PDF et image, transformant ces données en formats structurés adaptés à diverses plateformes e-commerce. Les utilisateurs téléchargent leurs documents, attendent l'analyse, examinent et approuvent les données extraites, puis les exportent ou les intègrent directement dans leurs systèmes via l'API. La plateforme est conviviale, offrant un assistant d'analyse de documents pour faciliter l'utilisation.

DocChat-Docling est un cadre de chatbot documentaire AI qui transforme des documents statiques en une base de connaissances interactive. En intégrant des PDF, des fichiers texte et autres formats, il indexe le contenu avec des embeddings vectoriels et permet des questions-réponses en langage naturel. Les utilisateurs peuvent poser des questions de suivi, et l'agent conserve le contexte pour un dialogue précis. Basé sur Python et les principales API LLM, il offre un traitement de documents évolutif, des pipelines personnalisables et une intégration facile, permettant aux équipes de s'auto-servir en information sans recherches manuelles ou requêtes complexes.

DocGPT vise à simplifier l'extraction d'informations et les questions-réponses à partir de documents en fournissant une interface conversationnelle fluide. Les utilisateurs peuvent télécharger des documents en formats PDF, Word ou PowerPoint, qui sont ensuite traités par des parsers de texte. Le contenu est découpé en segments et embedded avec les modèles d'embedding d'OpenAI, puis stocké dans une base de données vectorielle comme FAISS ou Pinecone. Lorsqu’un utilisateur soumet une requête, DocGPT récupère les segments de texte les plus pertinents via une recherche par similarité et utilise ChatGPT pour générer des réponses précises et contextualisées. Il propose un chat interactif, une synthèse de documents, des invites personnalisables pour des besoins spécifiques au domaine, et est construit en Python avec une interface Streamlit pour un déploiement et une extension faciles.

DocumentAI-Backend est un framework backend léger qui automatise l'extraction de texte, de champs de formulaire et de données structurées à partir de documents. Il offre des points de terminaison API REST pour télécharger des PDFs ou des images, les traiter via Google Document AI avec fallback OCR, et renvoyer les résultats analysés en JSON. Construit avec Python, FastAPI et Docker, il permet une intégration rapide dans des systèmes existants, des déploiements évolutifs et une personnalisation via des pipelines et middleware configurables.