O Cradl AI oferece uma plataforma robusta alimentada por IA, projetada para simplificar e automatizar seus fluxos de trabalho documentais internos. Com modelos de aprendizado de máquina fáceis de treinar, os usuários podem extrair e processar eficientemente dados críticos de vários tipos de documentos (como PDFs e imagens). A plataforma sem código pode ser integrada a ferramentas de automação populares, oferecendo uma solução flexível e sem costura para aumentar significativamente a produtividade e a precisão nos processos de gerenciamento de documentos.

Doc2Cart é uma plataforma focada em API projetada para automatizar a extração de informações de produtos de documentos. Utilizando tecnologia OCR avançada, ela processa arquivos PDF e de imagem, transformando esses dados em formatos estruturados adequados para várias plataformas de e-commerce. Os usuários fazem upload de seus documentos, aguardam a análise, revisam e aprovam os dados extraídos e, em seguida, os exportam ou integram diretamente em seus sistemas via API. A plataforma é amigável, oferecendo um assistente de análise de documentos para facilitar o uso.

O DocChat-Docling é uma estrutura de chatbot de documentos com IA que transforma documentos estáticos em uma base de conhecimento interativa. Ao ingerir PDFs, arquivos de texto e outros formatos, indexa o conteúdo com embeddings vetoriais e permite perguntas e respostas em linguagem natural. Os usuários podem solicitar perguntas de acompanhamento, e o agente mantém o contexto para diálogos precisos. Construído em Python e principais APIs de LLM, oferece processamento escalável de documentos, pipelines personalizáveis e fácil integração, capacitando equipes a obter informações de forma autodidata, sem buscas manuais ou consultas complexas.

O DocGPT foi projetado para simplificar a extração de informações e perguntas e respostas a partir de documentos, fornecendo uma interface de conversação fluida. Os usuários podem fazer o upload de documentos em formatos PDF, Word ou PowerPoint, que são processados usando analisadores de texto. O conteúdo é dividido em pedaços e embutido usando os modelos de embeddings da OpenAI, armazenados em um banco de dados vetorial como FAISS ou Pinecone. Quando um usuário envia uma consulta, o DocGPT recupera os trechos de texto mais relevantes via pesquisa de similaridade e usa o ChatGPT para gerar respostas precisas com base no contexto. Conta com chat interativo, sumarização de documentos, prompts personalizáveis para necessidades específicas de domínio, e é construído em Python com uma interface Streamlit para fácil implantação e extensibilidade.

DocumentAI-Backend é uma estrutura de backend leve que automatiza a extração de texto, campos de formulário e dados estruturados de documentos. Oferece endpoints API REST para fazer upload de PDFs ou imagens, processa-os via Google Document AI com fallback OCR e retorna resultados analisados em JSON. Construído com Python, FastAPI e Docker, permite integração rápida em sistemas existentes, implantações escaláveis e personalização através de pipelines e middleware configuráveis.