文档导入与结构化
Axion 可处理 PDF、报告、演示文稿、电子表格、扫描文件、图像、图表和表格等来源，将信息转换为结构化、机器可读的数据。
什么是 Iris.ai？
Iris.ai 为处理复杂、涉及大量文档的知识的组织提供 AI 基础设施。其系统为 AI 工作流程准备企业信息，控制模型可使用的资料，并衡量答案的生成过程。产品包括用于文档理解和数据结构化的 Axion、用于企业知识和智能体工作流程的 Neuralith，以及用于研发情报的 RSpace。Iris.ai 面向需要处理内部文档和特定领域信息，同时确保回答以来源资料为依据的团队。
Iris.ai 能做什么？
基于上下文的分块与索引
将文档划分为可检索的片段，并补充元数据，为 AI 应用提供搜索和检索支持。
面向领域的数据模式
Axion 提供针对特定行业的数据模式模板，涵盖专利、法律合同、临床试验和财务报表等，同时支持自定义数据模式。
以资料为依据的 AI 工作流程
Iris.ai 介绍的系统可控制模型读取的信息，并为检索增强生成和 AI 智能体等应用提供相关上下文。
评估与监控
提供评估指标和监控框架，用于跟踪 AI 工作流程的表现，并评估数据变化对输出的影响。
灵活的模型与部署选项
该平台可使用客户提供的模型或 Iris.ai 模型。其 RAG 即服务（RAG-as-a-Service）可部署在云端或本地。
使用场景
“研发文献与专利监测”
研究团队可搜索已发表的论文和专利、开展文献综述，并监测与产品研发或监管要求相关的最新进展。
“企业知识访问”
组织可为内部文档集合补充信息并建立索引，再通过 RSpace 工具将整理后的知识提供给需要据此采取行动的员工。
“AI 应用开发”
AI 开发者可使用 Iris.ai 的数据准备、检索、评估和智能体基础设施，基于大规模文档集合构建生产环境中的工作流程。
“多语言文档信息提取”
处理国际专利或其他文档库的团队可跨语言提取和整理信息；Axion 声称支持超过 68 种语言。
常见问题
Iris.ai 可以处理哪些类型的信息？
Axion 可处理文档及其他来源，包括 PDF、Word、Excel 和 PowerPoint 文件、纯文本、HTML、扫描文件，以及包含文字的图像。解决方案页面还介绍了对图表和表格的处理。
Iris.ai 可以使用我们自己的语言模型吗？
可以。Iris.ai 表示，客户可连接自己的模型，也可使用 Iris.ai 模型。Axion 的企业版还列出了面向企业内部专有模型的自定义模型适配器。
RAG 即服务系统可以部署在哪里？
Iris.ai 表示，其 RAG 即服务（RAG-as-a-Service）可部署在云端或本地。
Iris.ai 面向哪些团队？
网站介绍的使用团队包括研发团队、企业知识管理团队和 AI 应用开发者，涵盖制造、生命科学、能源和电信等行业的组织。
快速信息
- 产品类别
- 企业 AI 与文档智能
- 产品套件
- Axion、Neuralith 和 RSpace
- 主要用户
- 研发团队、企业知识管理团队和 AI 开发者
- 语言支持范围
- Axion 列明支持 68 种以上语言
- 部署选项
- RAG 即服务（RAG-as-a-Service）支持云端或本地部署
- 来源域名
- iris.ai
Iris.ai 流量分析
流量数据仅供参考。
- 域名评分
- 61
Iris.ai 替代品
SelfJev
www.selfjev.dev
SelfJev 是一款可自行托管的 40 亿参数决策模型，可将文本、图像和问题转换为带概率的类型化答案，帮助开发者在自有基础设施上运行结构化分类、路由、审核和策略工作流。
Invisible Technologies
invisibletech.ai
融合受治理数据、工作流、智能体、评估与专家支持的企业级 AI 基础设施。
Relace
relace.ai
面向编码代理的 AI 模型与基础设施平台，专注于代码检索、文件合并和源代码管理工作流，支持托管、本地部署及 VPC 隔离部署。
Devnagri
devnagri.com
为受监管企业构建多语言工作流，提供自主可控的语言 AI 基础设施。
Glama
glama.ai
Glama 是一个 MCP 目录与基础设施平台，帮助开发者和团队搜索、比较服务器、远程连接器、客户端及工具，并通过托管访问和网关连接 MCP 能力。