Docugami utilise l'IA pour décomposer les documents commerciaux en leurs composants d'information essentiels. Il analyse toutes les données des documents pour créer une représentation complète et permet une extraction, une analyse et une automatisation efficaces des données. En s'intégrant à des outils familiers, il améliore considérablement les processus de traitement des documents, conduisant à de meilleures décisions, une efficacité accrue des flux de travail et une conformité accélérée. Cette solution complète d'ingénierie documentaire répond à divers besoins commerciaux, y compris la gestion du cycle de vie des contrats, les services de contenu et les CRM.

LLMFlow offre un moyen déclaratif de concevoir, tester et déployer des flux de travail complexes de modèles linguistiques. Les développeurs créent des Nœuds qui représentent des invites ou des actions, puis les enchaînent dans des Flux pouvant se ramifier selon des conditions ou des résultats d'outils externes. La gestion de la mémoire intégrée suit le contexte entre les étapes, tandis que les adaptateurs permettent une intégration transparente avec OpenAI, Hugging Face, et d'autres. La fonctionnalité peut être étendue via des plugins pour des outils ou sources de données personnalisés. Exécutez les Flux localement, dans des conteneurs ou en tant que fonctions serverless. Cas d'utilisation : création d'agents conversationnels, génération automatique de rapports, pipelines d'extraction de données — tous avec une exécution transparente et un journalisation.

Nanonets fournit une plateforme d'IA de pointe conçue pour automatiser l'extraction de données à partir de documents non structurés ou semi-structurés. La plateforme simplifie les flux de travail au sein de plusieurs processus métier en utilisant des modèles d'apprentissage automatique pour capturer, reconnaître et extraire les données de manière efficace. En automatisant ces tâches, les entreprises peuvent gagner du temps, réduire les erreurs et améliorer la productivité globale.