DocSpy AI é uma ferramenta avançada projetada para analisar documentos usando inteligência artificial, transformando a maneira como os usuários lidam com contratos, acordos e outros documentos importantes. Seu motor alimentado por IA garante que nenhum detalhe crucial seja negligenciado, permitindo que os usuários tomem decisões informadas de forma rápida e eficiente. Desde proprietários de negócios e profissionais do setor imobiliário até freelancers, estudantes e indivíduos, o DocSpy AI atende a várias necessidades, revelando rapidamente cláusulas ocultas e pontos importantes nos documentos. O aplicativo garante eficiência, economizando tempo e dinheiro enquanto reduz a dependência de especialistas jurídicos.

O Screpy é uma ferramenta de SEO alimentada por IA projetada para ajudá-lo a otimizar e monitorar seu website. Com recursos como rastreamento de posição de palavras-chave, redação de artigos, rastreamento de concorrentes e monitoramento de tempo de atividade, Screpy permite que você esteja à frente da concorrência e garantir que seu website funcione da melhor maneira. A plataforma também suporta colaboração em equipe e relatórios de SEO personalizáveis, facilitando o gerenciamento de projetos e a entrega de insights profissionais aos seus clientes.

O Analisador de Empregos AI foi projetado para ajudá-lo a navegar através das descrições de empregos no LinkedIn. Usando IA, ele lê postagens de empregos e encontra informações específicas que você está interessado, como pacotes de realocação ou conhecimento de tecnologias específicas como React. Esta ferramenta torna sua busca por emprego mais fácil, oferecendo respostas às suas perguntas enquanto você navega pelas listagens, economizando seu tempo e esforço.

Graph_RAG é uma estrutura baseada em Python projetada para construir e consultar gráficos de conhecimento para geração aumentada por recuperação (RAG). Ela suporta ingestão de documentos não estruturados, extração automática de entidades e relações usando LLMs ou ferramentas de NLP, e armazenamento em bancos de dados gráficos como Neo4j. Com o Graph_RAG, os desenvolvedores podem construir gráficos de conhecimento conectados, executar consultas semânticas para identificar nós e caminhos relevantes, e alimentarem o contexto recuperado nos prompts do LLM. A estrutura oferece pipelines modulares, componentes configuráveis e exemplos de integração para facilitar aplicações de ponta a ponta de RAG, melhorando a precisão e interpretabilidade das respostas por meio de representação estruturada do conhecimento.