Legal Tech Chat est une application de chat pilotée par l'IA adaptée à des cas d'utilisation juridiques tels que la révision de contrats, les vérifications de conformité et la diligence raisonnable. Elle supporte l'importation de documents dans divers formats, notamment PDF et Word, et utilise un traitement avancé du langage naturel pour répondre aux questions des utilisateurs, mettre en évidence les clauses importantes et générer des résumés concis de longs textes juridiques. L'agent peut également comparer plusieurs documents, suivre les modifications et fournir des évaluations de risques pour des termes spécifiques. En s'intégrant parfaitement dans les flux de travail existants, il aide les équipes juridiques à réduire le travail manuel, à détecter les problèmes potentiels rapidement et à accélérer la prise de décision lors des négociations ou contrôles réglementaires.

BeeAI est une plateforme web qui permet aux entreprises et aux particuliers de créer et gérer des agents IA sans coder. Elle supporte l'ingestion de documents comme PDFs et CSVs, l'intégration avec des API et des outils, la gestion de la mémoire des agents, et le déploiement en tant que widgets de chat ou via API. Avec des tableaux de bord analytiques et un accès basé sur les rôles, vous pouvez surveiller la performance, faire évoluer les workflows et faire évoluer vos solutions IA en toute simplicité.

SmartRAG est une bibliothèque Python modulaire conçue pour les workflows de génération augmentée par récupération (RAG) avec de grands modèles de langage. Elle combine l'ingestion de documents, l'indexation vectorielle et des API LLM de pointe pour fournir des réponses précises et riches en contexte. Les utilisateurs peuvent importer des PDFs, des fichiers texte ou des pages web, les indexer en utilisant des magasins vectoriels populaires comme FAISS ou Chroma, et définir des modèles de prompts personnalisés. SmartRAG orchestre la récupération, la composition des prompts et l'inférence LLM, renvoyant des réponses cohérentes basées sur les documents sources. En abstraisant la complexité des pipelines RAG, il accélère le développement de systèmes de questions-réponses, de chatbots et d'assistants de recherche. Les développeurs peuvent étendre les connecteurs, échanger les fournisseurs LLM et affiner les stratégies de récupération pour s'adapter à des domaines de connaissance spécifiques.