DocSpy AI - это продвинутый инструмент, предназначенный для анализа документов с использованием искусственного интеллекта, превращая то, как пользователи обрабатывают контракты, соглашения и другие важные документы. Его движок на базе ИИ гарантирует, что никаких важных деталей не будет упущено, позволяя пользователям быстро и эффективно принимать обоснованные решения. От владельцев бизнеса и специалистов по недвижимости до фрилансеров, студентов и частных лиц, DocSpy AI отвечает различным потребностям, быстро раскрывая скрытые условия и важные моменты в документах. Приложение гарантирует эффективность, экономя время и деньги при снижении зависимости от юридических экспертов.

Screpy — это инструмент SEO на базе ИИ, предназначенный для помощи в оптимизации и мониторинге вашего веб-сайта. С функциями, такими как отслеживание рангов ключевых слов, написание статей, отслеживание конкурентов и мониторинг времени безотказной работы, Screpy позволяет вам быть на шаг впереди конкурентов и гарантировать, что ваш веб-сайт работает наилучшим образом. Платформа также поддерживает совместную работу команды и настраиваемые SEO-отчеты, что облегчает управление проектами и предоставление профессиональных инсайтов вашим клиентам.

Анализатор вакансий AI разработан, чтобы помочь вам ориентироваться в описаниях вакансий на LinkedIn. С помощью ИИ он читает объявления о работе и находит конкретную информацию, которая вас интересует, такую как пакеты переезда или знание определенных технологий, таких как React. Этот инструмент упрощает поиск работы, предоставляя ответы на ваши вопросы в процессе просмотра вакансий, экономя ваше время и усилия.

Graph_RAG — это фреймворк на базе Python, предназначенный для построения и выполнения запросов к графам знаний для поиска с усилением генерации (RAG). Он поддерживает импорт неструктурированных документов, автоматическое извлечение сущностей и отношений с помощью LLM или инструментов NLP, а также хранение данных в графовых базах, таких как Neo4j. С помощью Graph_RAG разработчики могут создавать связанные графы знаний, выполнять семантические запросы к графу для определения релевантных узлов и путей и подавать полученный контекст в подсказки LLM. Фреймворк предоставляет модульные конвейеры, настраиваемые компоненты и примеры интеграции для облегчения разработки полноценных приложений RAG, повышая точность ответов и их интерпретируемость за счет структурированного представления знаний.