Trier les documents entrants
Factures, devis, courriers : le pipeline Sort files lit chaque document, le labellise et le range dans le bon dossier
Tri automatique, dossier par dossier
Construction de base documentaire
Vos PDF, vos emails et vos fichiers deviennent une base interrogeable.
Des pipelines d'OCR, de classification et de résumés, dans votre périmètre
Assemblez un pipeline dans la console : un déclencheur, une source, des étapes, une destination. Six modèles pré-câblés lisent vos PDF et vos pièces jointes, les classent, les résument et les rangent dans des tables Iceberg ou des dossiers. L'OCR et la classification tournent sur un modèle servi dans votre cluster, ou sur une API tierce si vous le préférez.
Spécifications
- Éditeur de pipeline
- Déclencheur, source, étapes, destination
- OCR & extraction
- PDF, Word, images vers tables Iceberg
- Classification LLM
- Labellisation et tri en dossiers
- Hippocampe
- Résumés L0/L1 cherchables par les agents
- Modèles
- Six pipelines pré-câblés, ou une page blanche
- Pilotage
- Planification cron, console et hfctl
Cas d'usage
Interroger vos PDF
Extract documents passe un bucket de PDF à l'OCR et pose le résultat dans une table Iceberg, interrogeable comme n'importe quelle table
Du PDF à la table Iceberg
Donner une mémoire à vos agents
Memory distillation résume une table en niveaux L0 et L1 (Hippocampe) : vos agents IA cherchent dans la synthèse avant de plonger dans le détail
Recherche progressive
En action
Classer le flux documentaire entrant
Une équipe de gestion immobilière reçoit chaque jour factures, devis et courriers par email
- Brancher le connecteur email sur la boîte de gestion
- Partir du modèle Sort files : désigner le bucket, le modèle de classification et les labels
- Déployer : à chaque échéance, le pipeline range chaque document dans le bon dossier, copropriété par copropriété
- Suivre les exécutions depuis la vue d'ensemble des pipelines
Plus de tri manuel : chaque document arrive classé au bon endroit
Rendre interrogeables des archives PDF
Une équipe data doit rendre exploitable un stock d'archives PDF accumulées depuis des années
- Déposer les archives dans un bucket S3 de l'organisation
- Partir du modèle Extract documents : bucket source, catalogue et schéma Iceberg de destination
- L'OCR tourne sur le modèle servi dans votre cluster, les données atterrissent dans une table Iceberg
- Interroger les archives en SQL depuis Petite Requête
Des années d'archives deviennent une base documentaire interrogeable
Avantages clés
- Vos documents deviennent une base interrogeable, en SQL et par vos agents IA
- Six pipelines pré-câblés, un éditeur visuel pour les adapter, un tableau de bord pour les suivre
- Alimentés par vos connecteurs : email entrant, Google Drive, buckets S3
- Tout s'exécute dans votre périmètre : OCR et classification sur un modèle servi dans votre cluster
Prêt à faire parler vos documents ?
Découvrez comment les pipelines de documents construisent votre base documentaire.