Morphik

La plupart des systèmes de récupération convertissent d'abord la page en texte, ce qui détruit les schémas et les tableaux à forte mise en page. Morphik encode les pages comme des images avec des techniques comme ColPali, donc la recherche comprend le contenu visuel du document. Vous interrogez images, PDF et vidéos depuis un seul endpoint.

Morphik extrait les métadonnées des documents dès leur arrivée, y compris les zones de délimitation, les libellés et les classifications. Les équipes se servent de ces règles pour trier et étiqueter les fichiers automatiquement au lieu de les lire un par un. Cela compte surtout quand le volume dépasse ce qu'on peut traiter à la main.

Le moteur accepte aussi bien des recherches rapides de type mot-clé qu'une récupération sémantique plus profonde sur le même jeu de données. Vous choisissez le mode qui correspond à la question, d'une requête éclair à une recherche raisonnée sur un long manuel.

Morphik stocke les données dans plus d'un format de représentation et construit des graphes de connaissances par-dessus. Relier des faits entre documents aide à répondre à des questions qu'un index vectoriel plat laisse passer, comme rattacher une spécification au contrat qui la cite.

Un SDK Python, une API REST et un serveur Model Context Protocol couvrent les façons de travailler courantes des développeurs. L'ingestion d'un fichier tient en un seul appel du SDK, et le serveur MCP laisse des assistants d'IA compatibles interroger vos données directement.

Morphik se connecte à des outils que les équipes font déjà tourner, dont Google Suite, Slack et Confluence. Tirer les documents de là où le travail se fait évite l'étape d'envoi manuel et garde l'index plus proche du présent.