3 repositorios
Securely extracting and processing information from unstructured documents like PDFs and images.
Distinct from Private Data Processing Environments: Focuses on document content extraction and analysis rather than just the network isolation of the processing environment.
Explore 3 awesome GitHub repositories matching security & cryptography · Document Analysis. Refine with filters or upvote what's useful.
DocsGPT is a retrieval-augmented generation platform and private knowledge base used to build AI agents that perform grounded search and analysis. It functions as a multi-model AI orchestrator and enterprise agent builder, allowing for the integration of various local and cloud language models to customize reasoning and text generation. The project provides a visual environment for developing automated assistants using conditional logic and third-party API connectivity. It enables the creation of private AI agents capable of performing enterprise search and detailed document analysis using pr
Enables detailed analysis and insight extraction from private PDFs, office files, and images.
Doxx is a collection of shell-based tools for parsing, viewing, and converting word processing files. It provides a terminal user interface for reading and searching DOCX files without requiring external office software, functioning as both a terminal document viewer and a command line parser. The project distinguishes itself by offering a full TUI document reader with outline navigation and the ability to export document content and metadata into alternative formats such as Markdown, CSV, JSON, and plain text. The system covers a broad range of capabilities including document metadata analy
Retrieves structural information and file properties from Word documents for reporting and data processing.
Este proyecto es una herramienta de análisis de documentos privada que permite la interacción conversacional con archivos PDF ejecutando toda la inferencia y el procesamiento del modelo de lenguaje completamente en la máquina local. Al ejecutar modelos directamente dentro del navegador o entorno local, asegura que los datos sensibles del usuario permanezcan offline e inaccesibles para servidores externos o proveedores de nube de terceros. El sistema utiliza generación aumentada por recuperación (RAG) para proporcionar respuestas conscientes del contexto, respaldadas por la extracción de texto de documentos locales y la indexación de incrustaciones vectoriales. Esta arquitectura permite la búsqueda semántica y la recuperación de información sin depender de servicios de bases de datos externos o conectividad a internet. Más allá de las capacidades conversacionales principales, la herramienta incluye funciones de observabilidad que registran los pasos internos del razonamiento del modelo y las cadenas de recuperación. Este rastreo de ejecución permite la depuración de problemas de rendimiento y la optimización de la calidad de las respuestas durante el proceso de análisis de documentos.
Processes sensitive PDF files locally to answer questions without sending data to external servers.