Legal Tech Chat é um aplicativo de chat impulsionado por IA, voltado para casos de uso jurídico, como revisão de contratos, verificações de conformidade e due diligence. Suporta ingestão de documentos em vários formatos, incluindo PDF e Word, e utiliza processamento avançado de linguagem natural para responder às perguntas do usuário, destacar cláusulas importantes e gerar resumos concisos de textos legais extensos. O agente também pode comparar vários documentos, rastrear alterações e fornecer avaliações de risco para termos específicos. Integrado perfeitamente aos fluxos de trabalho existentes, ajuda as equipes jurídicas a reduzir o trabalho manual, detectar problemas potenciais precocemente e acelerar a tomada de decisões durante negociações ou auditorias regulatórias.

BeeAI é uma plataforma baseada na web que capacita empresas e indivíduos a construir e gerenciar agentes de IA sem escrever código. Suporta ingestão de documentos como PDFs e CSVs, integração com APIs e ferramentas, gerenciamento de memória do agente e implantação dos agentes como widgets de chat ou via API. Com painéis de análise e controle de acesso baseado em funções, você pode monitorar o desempenho, iterar nosfluxos de trabalho e escalar suas soluções de IA de forma transparente.

SmartRAG é uma biblioteca Python modular projetada para fluxos de trabalho de geração aprimorada por recuperação (RAG) com modelos de linguagem grandes. Ele combina ingestão de documentos, indexação vetorial e APIs de LLM de ponta para fornecer respostas precisas e ricas em contexto. Os usuários podem importar PDFs, arquivos de texto ou páginas web, indexá-los usando lojas de vetores populares como FAISS ou Chroma, e definir templates de prompts personalizados. O SmartRAG coordena a recuperação, montagem de prompts e inferência de LLM, retornando respostas coerentes fundamentadas nos documentos fonte. Ao abstrair a complexidade de pipelines RAG, ele acelera o desenvolvimento de sistemas de perguntas e respostas de base de conhecimento, chatbots e assistentes de pesquisa. Desenvolvedores podem estender conectores, trocar provedores de LLM e ajustar estratégias de recuperação para atender a domínios de conhecimento específicos.