연구를 가속화하세요— AI와 함께
우리의 AI는 논문, 데이터셋, 실험 노트를 읽습니다. 과학적 엄밀성을 잃지 않으면서 인사이트를 도출하고, 프로토콜을 생성하며, 결과를 설명합니다.
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세계 최고의 연구팀들이 신뢰합니다
문헌, 데이터, 실험 워크플로우를 위한 하나의 AI 플랫폼
원시 논문과 데이터셋부터 의사결정에 바로 쓸 수 있는 결과까지 — 모든 것을 하나의 워크플로우에서.
모든 연구 자료를 수집
논문, 보충자료, 실험 노트, 분석 데이터셋, 프로토콜 PDF를 읽습니다 — 수동 추출이 필요 없습니다.
설명 가능하고 재현 가능한 결과
완전한 인용 체인과 데이터 출처를 갖춘 추적 가능한 결과를 생성합니다.
이유를 물어보세요 — 인용된 답변을 받으세요
어떤 연구 질문이든 물어보고, 200편의 논문 목록이 아닌 명확하고 인용된 답변을 받으세요.
통합 연구 데이터 인텔리전스
논문, 보충자료, 실험 노트, 분석 데이터, 이미징을 연결하고 분석합니다. AI는 단순한 텍스트가 아니라 과학적 구조를 이해합니다.
즉시 문헌 검토 및 메타분석
인용 체인을 자동으로 실행하고, 재현 신호를 식별하며, 상충하는 결과를 도출하고, 연구 전반의 방법을 종합합니다. 수동 읽기 목록은 필요 없습니다.
AI 생성 연구 보고서
문헌 검토, 방법 메모, 재현 보고서, 위험/한계 분석을 생성합니다. 인용된 증거로 뒷받침되는 명확한 서술 — 동료 검토에 바로 사용할 수 있습니다.
일반적인 AI가 아닌 과학적 추론을 위해 설계됨
인용을 환각하는 챗봇과 달리, 우리 플랫폼은 연구 설계를 이해하고 통계적 정확성을 보존하며 모든 주장을 출처 DOI와 연결합니다.
설명 가능하고 재현 가능한 결과
모든 결과는 출처 논문과 데이터셋으로 추적 가능하며, 완전히 설명 가능하고 재현 가능합니다. 블랙박스 답변은 없습니다. 연구 수준의 신뢰성.
기존 스택과 함께 작동
PubMed, arXiv, Zotero, ELN 및 모든 데이터셋 형식과 통합됩니다. 전면 교체가 필요 없습니다. 워크플로우 중단이 없습니다.
SOC 2 Type 2
감사된 보안 통제와 검증된 데이터 처리 프로세스.
GDPR 및 HIPAA
글로벌 연구 및 환자 데이터 규정에 대한 포괄적 준수.
데이터 격리
각 실험실의 IP와 PHI를 비공개로 유지하기 위한 엄격한 데이터 분리.
데이터 프라이버시
귀하의 연구 데이터는 다른 고객을 위한 모델 학습에 절대 사용되지 않습니다.
LLM 프라이버시
LLM 제공업체로 전송된 데이터는 저장되지 않으며 학습 목적으로도 사용되지 않습니다.
침투 테스트
취약점을 식별하고 수정하기 위해 정기적으로 제3자 침투 테스트를 수행합니다.
연구자들이 말하는 것
PI, 연구실 책임자, R&D 리더들이 수개월의 읽기를 몇 시간의 인사이트로 바꾸는 데 신뢰합니다.
Richard Song
CEO - Epsilla
우리는 모든 PDF 추출 도구를 시도했으며 AnyParser가 가장 정확한 결과를 제공했습니다.
Ethan Zheng
CTO - Jobright
AnyParser는 10개 이상의 다른 파서를 능가하며, 최고의 이력서 파싱 정확도를 제공하는 가장 빠른 다중 모델 LLM 솔루션을 제공했습니다. 동시에 뛰어난 성능을 유지했습니다.
Jon Conradt
수석 과학자 - AWS
AnyParser의 고급 멀티모달 AI는 다른 접근 방식이 실패하는 곳에서 성공합니다. 복잡한 문서는 시각과 언어의 융합이 필요합니다.
Cass
수석 과학자 - AWS
AI 교육자로서, 저는 ML 실무 학생들을 위한 최첨단 솔루션을 찾습니다. AnyParser는 문서 파싱에서 검색 정확도를 향상시키며 보안, 비용 및 효율성을 균형 있게 유지합니다. 모든 파이프라인에 혁신적인 도구입니다!
Felix Bai
수석 솔루션 아키텍트 - AWS
저는 AnyParser의 AI 및 LLM 분야에서의 혁신에 깊은 인상을 받았습니다. 여기에는 합성 데이터 생성, RAG에서의 검색 모델 미세 조정 및 이러한 혁신에서 나온 오픈 소스 제품의 새로운 방법론이 포함됩니다.
Steve Cooper
공동 창립자 - ai ticker chat
AnyParser의 품질이 Langchain / Unstructured와 같은 전통적인 OCR 도구를 훨씬 능가한다는 것을 확인했습니다. 앞으로의 프로젝트에서 이를 사용하는 것이 기대됩니다.
자주 묻는 질문
귀하의 연구 스택 전반에 Energent를 배포하는 것에 대한 일반적인 질문에 대한 빠른 답변을 확인하세요.
이것은 ELN이나 참고문헌 관리자를 대체하나요?
연구 결과의 정확도는 어느 정도인가요?
방법과 검토 템플릿을 맞춤 설정할 수 있나요?
우리의 연구 데이터가 모델 학습에 사용되나요?