O Docugami utiliza IA para desconstruir documentos empresariais em seus componentes de informações essenciais. Ele escaneia todos os dados do documento para criar uma representação completa e permite a extração, análise e automação de dados de forma eficiente. Ao se integrar com ferramentas familiares, melhora significativamente os processos de tratamento de documentos, levando a melhores decisões, maior eficiência nos fluxos de trabalho e conformidade mais rápida. Esta solução abrangente de engenharia de documentos atende a várias necessidades empresariais, incluindo gestão do ciclo de vida de contratos, serviços de conteúdo e CRM.

LLMFlow fornece uma maneira declarativa de projetar, testar e implantar fluxos de trabalho complexos de modelos linguísticos. Os desenvolvedores criam Nós que representam prompts ou ações, e os encadeiam em Fluxos que podem ramificar com base em condições ou saídas de ferramentas externas. A gestão de memória incorporada rastreia o contexto entre etapas, enquanto os adaptadores permitem integração transparente com OpenAI, Hugging Face e outros. Estenda a funcionalidade via plugins para ferramentas ou fontes de dados personalizadas. Execute fluxos localmente, em contêineres ou como funções serverless. Casos de uso incluem criar agentes conversacionais, geração automática de relatórios e pipelines de extração de dados — tudo com execução e registro transparentes.

A Nanonets fornece uma plataforma de IA de ponta projetada para automatizar a extração de dados de documentos não estruturados ou semi-estruturados. A plataforma simplifica fluxos de trabalho em vários processos de negócios, usando modelos de aprendizado de máquina para capturar, reconhecer e extrair dados de forma eficiente. Ao automatizar essas tarefas, as empresas podem economizar tempo, reduzir erros e melhorar a produtividade geral.