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.

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.