Docer.to é uma plataforma impulsionada por IA projetada para revolucionar a interação com documentos. Ao permitir que os usuários façam upload de documentos, como PDFs, DOCX, TXT e vários arquivos de código, ela transforma arquivos estáticos em experiências interativas. Os usuários podem conversar com seus documentos, recuperar informações, fazer perguntas e colaborar em tempo real. Essa ferramenta torna os documentos mais dinâmicos e produtivos, transformando-os em entidades vivas que podem ser consultadas e compreendidas com facilidade. Ideal tanto para usuários individuais quanto para empresas que buscam aprimorar o manuseio de documentos e a extração de dados.

AlgoDocs é uma plataforma inteligente de processamento de documentos projetada para automatizar a extração de dados críticos de vários tipos de documentos, como PDFs, imagens e arquivos de texto. Utilizando IA avançada e aprendizado de máquina, AlgoDocs oferece uma solução sem código perfeita para empresas que desejam economizar tempo, reduzir erros e melhorar a precisão dos dados. A plataforma suporta integração sem esforço, facilitando a validação e exportação de dados para seus formatos ou sistemas preferidos.

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.