2025-01-03 12:04:02
StratosIQ - Acelera tu estrategia de productos con insights impulsados por IA
Categorías
Asistente de análisis de IA
Usuarios de esta herramienta
Gerentes de productoStartupsInvestigadores de mercadoConsultores de estrategiaEquipos de desarrollo de productos
Tipo de precios
Freemium

Enlaces

  1. Iniciar sesión: https://app.stratosiq.ai/login
  2. Registrarse: https://app.stratosiq.ai/register
  3. Precios: https://stratosiq.ai/#pricing-plan

StratosIQ es una plataforma avanzada de investigación de mercado y desarrollo de productos impulsada por inteligencia artificial. Diseñada para gerentes de producto, startups e investigadores, StratosIQ utiliza modelos de lenguaje avanzados (LLMs) y procesamiento de lenguaje natural (NLP) para analizar tendencias de mercado, cadenas de suministro y dinámicas competitivas. Con una interfaz intuitiva y capacidades de análisis de datos en tiempo real, StratosIQ permite a los usuarios tomar decisiones más inteligentes y rápidas, reduciendo el tiempo de investigación de semanas a horas. La plataforma es escalable y versátil, adecuada para múltiples industrias, incluyendo manufactura, cadena de suministro y finanzas. Además, ofrece integración API para una personalización y automatización aún mayores. Con planes de precios flexibles y una prueba gratuita sin necesidad de tarjeta de crédito, StratosIQ es la herramienta ideal para cualquier negocio que busque optimizar su estrategia de productos y mantenerse a la vanguardia en un mercado competitivo.

Características principales

  1. Análisis de tendencias de mercado
  2. Monitoreo de competidores
  3. Informes personalizados
  4. Interfaz de chat intuitiva
  5. Integración API
  6. Análisis de datos en tiempo real
  7. Visualización de datos
  8. Soporte para múltiples industrias

Casos de uso

  1. Un gerente de producto utiliza StratosIQ para analizar las tendencias del mercado y desarrollar una estrategia de lanzamiento de producto más efectiva.
  2. Una startup utiliza la plataforma para identificar oportunidades de mercado no explotadas y reducir el tiempo de investigación de meses a semanas.
  3. Un investigador de mercado utiliza StratosIQ para monitorear las estrategias de los competidores y ajustar las tácticas de la empresa en consecuencia.
  4. Un consultor de estrategia utiliza la plataforma para generar informes personalizados que ayudan a los clientes a tomar decisiones basadas en datos.
  5. Un equipo de desarrollo de productos utiliza StratosIQ para analizar las opiniones de los clientes y mejorar las características del producto.

Reseñas de usuarios

María Fernández

Gerente de Producto

"StratosIQ ha sido una herramienta invaluable para mi trabajo como gerente de producto. La capacidad de analizar tendencias de mercado en tiempo real y obtener informes personalizados ha mejorado significativamente nuestra estrategia de lanzamiento de productos. La interfaz es intuitiva y fácil de usar, lo que hace que el proceso de investigación sea mucho más eficiente."

Preguntas frecuentes

Q:

¿Qué es StratosIQ?

A:
StratosIQ es una plataforma de investigación de mercado y desarrollo de productos impulsada por inteligencia artificial que ayuda a los usuarios a analizar tendencias de mercado, monitorear competidores y tomar decisiones basadas en datos.
Q:

¿Cómo funciona StratosIQ?

A:
StratosIQ utiliza modelos de lenguaje avanzados (LLMs) y procesamiento de lenguaje natural (NLP) para analizar datos de diversas fuentes y proporcionar insights accionables en tiempo real.
Q:

¿Qué tipos de datos analiza StratosIQ?

A:
StratosIQ analiza datos de redes sociales, reseñas de clientes, artículos de noticias, foros y otras fuentes para ofrecer una visión completa del mercado.
Q:

¿Cómo puedo generar informes en StratosIQ?

A:
Puedes generar informes a partir de los insights obtenidos en tus proyectos. Cada informe generado consume 5 créditos de IA.
Q:

¿StratosIQ ofrece una prueba gratuita?

A:
Sí, StratosIQ ofrece una prueba gratuita de 14 días sin necesidad de tarjeta de crédito.

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ColiVara | Top 4 AI Tool loading
ColiVara es un conjunto de servicios que te permite almacenar, buscar y recuperar documentos basados en su **_embebido visual_**. ColiVara tiene un rendimiento de recuperación de última generación tanto en documentos de texto como visuales, ofreciendo una comprensión y control multimodal superior. Es una implementación web de primera línea del artículo ColPali utilizando ColQwen2 como modelo LLM. Funciona exactamente como RAG desde la perspectiva del usuario final, pero utilizando modelos de visión en lugar de fragmentación y procesamiento de texto para documentos. Sin OCR, sin extracción de texto, sin tablas rotas o imágenes perdidas. Lo que ves es lo que obtienes. ### Cloud Quickstart: 1. Obtén una clave API gratuita desde el [Sitio web de ColiVara](https://colivara.com/). 2. Instala el SDK de Python y úsalo para interactuar con la API. 3. Indexa un documento. ColiVara acepta una URL de archivo, un archivo codificado en base64 o una ruta de archivo. Apoyamos más de 100 formatos de archivo, incluyendo PDF, DOCX, PPTX y más. También tomaremos automáticamente una captura de pantalla de las URL (páginas web) e indexarlas. 4. Busca un documento. Puedes filtrar por nombre de colección, metadatos de colección y metadatos de documento. También puedes especificar el número de resultados que deseas. ### Documentación: Nuestra documentación está disponible en [docs.colivara.com](https://docs.colivara.com/). ### Por qué? RAG (Generación Aumentada por Recuperación) es una técnica poderosa que nos permite mejorar la salida de los LLMs (Modelos de Lenguaje) con documentos privados y conocimiento propietario que no está disponible en otros lugares. Sin embargo, está limitado por la calidad del pipeline de extracción de texto. Con una capacidad limitada para extraer señales visuales y otra información no textual, RAG puede ser subóptimo para documentos que son visualmente ricos. ColiVara utiliza modelos de visión para generar embebidos para documentos, permitiéndote recuperar documentos basados en su contenido visual. ### Características clave: - **Recuperación de última generación**: La API se basa en el artículo ColPali y utiliza el modelo ColQwen2 para embebidos. Supera a los sistemas de recuperación existentes tanto en calidad como en latencia. - **Gestión de usuarios**: Configuración multi-usuario con cada usuario teniendo sus propias colecciones y documentos. - **Amplio soporte de formato**: Soporta más de 100 formatos de archivo, incluyendo PDF, DOCX, PPTX y más. - **Soporte de página web**: Toma automáticamente una captura de pantalla de las páginas web y las indexa incluso si no es un archivo. - **Colecciones**: Un usuario puede tener múltiples colecciones. Por ejemplo, un usuario puede tener una colección para artículos de investigación y otra para libros. - **Documentos**: Cada colección puede tener múltiples documentos con metadatos ilimitados y definidos por el usuario. - **Filtrado**: Filtrado para colecciones y documentos en campos de metadatos arbitrarios. - **Convención sobre configuración**: La API está diseñada para ser fácil de usar con opiniones y optimizaciones predeterminadas. - **Características modernas de PgVector**: Usamos HalfVecs para búsquedas más rápidas y requisitos de almacenamiento reducidos. - **API REST**: Fácil de usar API REST con documentación Swagger. - **Integral**: Operaciones completas CRUD para documentos, colecciones y usuarios. - **Dockerizado**: Fácil de configurar y ejecutar con Docker y Docker Compose. ### Evaluaciones: Ejecutamos evaluaciones independientes con lanzamientos principales. Las evaluaciones se basan en el artículo ColPali y están diseñadas para ser reproducibles. Usamos el conjunto de datos Vidore y el tablero de líderes como línea de base para nuestras evaluaciones. ### Componentes: 1. Base de datos Postgres con extensión pgvector para almacenar embebidos. 2. API REST para la gestión de documentos/colecciones. 3. Servicio de embebidos. Esto necesita una GPU con al menos 8gb de VRAM. 4. SDKs específicos del lenguaje para la API. ### Plan de trabajo: 1. Demo completa con modelos generativos. 2. SDKs automatizados para lenguajes populares además de Python. ### Inicio (Configuración local): 1. Configura el Servicio de Embebidos (ColiVarE) - Este es un repositorio separado y es necesario para que la API funcione. 2. Clona el repositorio. 3. Crea un archivo .env.dev en el directorio raíz con las siguientes variables: 4. Ejecuta los siguientes comandos: 5. La aplicación estará ejecutándose en [http://localhost:8001](http://localhost:8001/) y la documentación de Swagger en [http://localhost:8001/v1/docs](http://localhost:8001/v1/docs). ### Licencia: Este proyecto está licenciado bajo la Licencia de Fuente Funcional, Versión 1.1, Licencia Futura Apache 2.0. Para licencias comerciales, por favor contáctanos en [tjmlabs.com](https://tjmlabs.com/).
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