বুদ্ধিমান নথি প্ল্যাটফর্ম

যেকোনো নথি থেকে একটি যাচাইকৃত সিদ্ধান্তে।

Cogneris একটি document AI এক্সট্র্যাকশন API। ডকুমেন্ট শ্রেণিবদ্ধ করুন, প্রতিটি পৃষ্ঠা পার্স করুন এবং আপনার নির্ধারিত ফিল্ডগুলো বের করুন; প্রতিটি মান আপনার নিয়মে যাচাই হয় এবং যে পৃষ্ঠা থেকে এসেছে তার সঙ্গে যুক্ত থাকে।

মধ্যমা সাড়া 150 ms · API p95 321 ms প্রতি- tenant এনক্রিপশন অডিটের জন্য প্রস্তুত

400 ফ্রি ক্রেডিট নিন কুইকস্টার্ট পড়ুন

ক্রেডিট কার্ড লাগবে না। 14 দিনের জন্য 400 ক্রেডিট। অথবা আমাদের দলের সঙ্গে কথা বলুন।

সম্মতি, প্রমাণ জুড়ে দিয়ে · প্রতিটি দাবি তার পেছনের নথির সঙ্গে যুক্ত · প্রমাণ দেখুন →

নথি API তালিকা

নথি দিয়ে শুরু করুন। প্রবাহ অনুসরণ করুন।

নিত্যদিনের ব্যবসায়িক নথি সংগ্রহ করুন, জটিল নথিপত্র থেকে নিষ্কাশন করুন, আর পরিচয় বা দাবির প্রমাণ যাচাই করুন। প্রতিটি লিঙ্ক সেই নথির ধরনের API পৃষ্ঠা খোলে।

সংগ্রহ

বিপুল পরিমাণে আসা পরিচালন নথিকে কাঠামোবদ্ধ রেকর্ডে বদলান।

চালানজনপ্রিয় রসিদজনপ্রিয় ক্রয়াদেশ চেক ব্যাঙ্ক বিবরণীআলোচিত চালানপত্র সরবরাহের প্রমাণ

নিষ্কাশন

দীর্ঘ, পরিবর্তনশীল ও বহু-নথিযুক্ত ফাইল উৎস প্রমাণসহ পড়ুন।

বেতন ও W-2 কর বিবরণী চুক্তি ACORD ফর্ম EOB বন্ধকি নথিপত্র আর্থিক স্প্রেডিং

যাচাই

পরিচয়, যোগ্যতা, ঠিকানা ও দাবির প্রমাণ মিলিয়ে দেখুন।

KYC নথিআলোচিত পরিচয়পত্র ও পাসপোর্ট ঠিকানার প্রমাণ স্বাস্থ্য বিমা কার্ড বিমা দাবি দাবি প্রক্রিয়াকরণ

মডিউলার সমাধান

আপনার প্রবাহের জন্য পণ্য মেলান — একটি নিজস্ব নথি স্ট্যাক।

স্মার্ট নিষ্কাশন

নম্বর, তারিখ, মোট ও সারণি চিনে নেয় — প্রসঙ্গ দিয়ে, রেগেক্স দিয়ে নয়। শ্রেণিবিন্যাস ও জিরো-শট নিষ্কাশন Tenant স্তরে কনফিগার করা যায়।

আপনার নথিকে জিজ্ঞাসা করুন

PDF, চুক্তি ও প্রতিবেদনের সঙ্গে স্বাভাবিক কথোপকথন। নথি প্রশ্নোত্তর সীমিত প্রকাশে আছে; উদ্ধৃতির পরিধি ওয়ার্কফ্লো ও উত্তর ভেদে বদলায়।

স্বয়ংক্রিয় ওয়ার্কফ্লো

webhook চালান, জব সারিতে রাখুন, আর নিষ্কাশিত ফিল্ড সরাসরি আপনার ERP, CRM বা ডেটা ওয়্যারহাউসে পাঠান।

নথি হাব

সংস্করণ, অর্থভিত্তিক অনুসন্ধান আর প্রতি দল বা ক্লায়েন্টে সূক্ষ্ম অনুমতিসহ একটিমাত্র ভাণ্ডার।

চেষ্টা করে দেখুন

কারও সঙ্গে কথা বলার আগে আউটপুটটা পড়ুন।

চারটি নথি নিষ্কাশন API-তে চালানো হয়েছে, সঙ্গে আমরা যে উত্তর ফেরত দিই — প্রতিটি ফিল্ড 0–100 স্কেলে নিজের আস্থার মাত্রা বহন করে এবং, মানটির অবস্থান পাওয়া গেলে, যে পৃষ্ঠা ও বাউন্ডিং বক্স থেকে তা এসেছে সেটিও।

vendor_name Acme Industries Ltd. 98
invoice_number INV-2026-0417 99
invoice_date 2026-04-17 97
total_amount 12,480.50 USD 99

{
  "data": {
    "id": "9d8a7c6e-1b2f-4a3d-9e8f-7c6d5b4a3210",
    "metadata": {
      "vendor_name": {
        "value": "Acme Industries Ltd.",
        "confidence": 98,
        "page": 1,
        "bbox": [
          0.13,
          0.14,
          0.67,
          0.17
        ],
        "bbox_confidence": 92
      },
      "invoice_number": {
        "value": "INV-2026-0417",
        "confidence": 99,
        "page": 1,
        "bbox": [
          0.7,
          0.15,
          0.92,
          0.17
        ],
        "bbox_confidence": 95
      },
      "invoice_date": {
        "value": "2026-04-17",
        "confidence": 97,
        "page": 1,
        "bbox": [
          0.7,
          0.18,
          0.92,
          0.21
        ],
        "bbox_confidence": 90
      },
      "total_amount": {
        "value": 12480.5,
        "currency": "USD",
        "confidence": 99,
        "page": 3,
        "bbox": [
          0.7,
          0.82,
          0.92,
          0.85
        ],
        "bbox_confidence": 96
      },
      "line_items": [
        {
          "description": {
            "value": "Annual platform subscription",
            "confidence": 97,
            "page": 2,
            "bbox": [
              0.1,
              0.39,
              1.16,
              0.42
            ],
            "bbox_confidence": 94
          },
          "quantity": {
            "value": 12,
            "confidence": 94
          },
          "unit_price": {
            "value": 249.0,
            "currency": "USD",
            "confidence": 96
          }
        }
      ]
    },
    "createdDate": "2026-05-19T13:42:11Z"
  },
  "meta": {
    "httpStatusCode": 200,
    "messages": []
  },
  "hasErrors": false
}

account_holder Northwind Trading LLC 98
account_number_masked ••••4417 99
period_end 2026-03-31 99
closing_balance 48,210.75 USD 96

{
  "data": {
    "id": "6f1d4b20-7a8e-4c93-b6f2-1d5a8e9c3047",
    "metadata": {
      "account_holder": {
        "value": "Northwind Trading LLC",
        "confidence": 98,
        "page": 1,
        "bbox": [
          0.1,
          0.12,
          0.63,
          0.15
        ],
        "bbox_confidence": 91
      },
      "account_number_masked": {
        "value": "****4417",
        "confidence": 99,
        "page": 1,
        "bbox": [
          0.1,
          0.16,
          0.38,
          0.19
        ],
        "bbox_confidence": 92
      },
      "period_end": {
        "value": "2026-03-31",
        "confidence": 99,
        "page": 1,
        "bbox": [
          0.1,
          0.2,
          0.38,
          0.22
        ],
        "bbox_confidence": 91
      },
      "closing_balance": {
        "value": 48210.75,
        "currency": "USD",
        "confidence": 96,
        "page": 6,
        "bbox": [
          0.62,
          0.78,
          0.92,
          0.81
        ],
        "bbox_confidence": 92
      }
    },
    "createdDate": "2026-05-19T13:44:08Z"
  },
  "meta": {
    "httpStatusCode": 200,
    "messages": []
  },
  "hasErrors": false
}

employee_name J. Okafor 96
employer_name Cascade Legal Services 98
pay_period_end 2026-04-30 99
gross_pay 5,980.00 USD 94
net_pay 4,312.08 USD 97

{
  "data": {
    "id": "1e7c9a34-5b62-4f80-a1d9-3c6e7b2a4058",
    "metadata": {
      "employee_name": {
        "value": "J. Okafor",
        "confidence": 96,
        "page": 1,
        "bbox": [
          0.1,
          0.18,
          0.44,
          0.2
        ],
        "bbox_confidence": 90
      },
      "employer_name": {
        "value": "Cascade Legal Services",
        "confidence": 98,
        "page": 1,
        "bbox": [
          0.1,
          0.11,
          0.56,
          0.14
        ],
        "bbox_confidence": 93
      },
      "pay_period_end": {
        "value": "2026-04-30",
        "confidence": 99,
        "page": 1,
        "bbox": [
          0.1,
          0.26,
          0.42,
          0.28
        ],
        "bbox_confidence": 93
      },
      "gross_pay": {
        "value": 5980.0,
        "currency": "USD",
        "confidence": 94,
        "page": 1,
        "bbox": [
          0.7,
          0.51,
          0.92,
          0.54
        ],
        "bbox_confidence": 89
      },
      "net_pay": {
        "value": 4312.08,
        "currency": "USD",
        "confidence": 97,
        "page": 1,
        "bbox": [
          0.7,
          0.56,
          0.92,
          0.59
        ],
        "bbox_confidence": 92
      }
    },
    "createdDate": "2026-05-19T13:45:31Z"
  },
  "meta": {
    "httpStatusCode": 200,
    "messages": []
  },
  "hasErrors": false
}

full_name MARIA T. ALVES 97
document_number X1234567 95
date_of_birth 1991-08-14low confidence 71
expiry_date 2031-02-28 93

{
  "data": {
    "id": "4a2f8c16-9d73-4b50-a6e1-2c7d5f8b3094",
    "metadata": {
      "full_name": {
        "value": "MARIA T. ALVES",
        "confidence": 97,
        "page": 1,
        "bbox": [
          0.16,
          0.16,
          0.56,
          0.19
        ],
        "bbox_confidence": 93
      },
      "document_number": {
        "value": "X1234567",
        "confidence": 95,
        "page": 1,
        "bbox": [
          0.16,
          0.21,
          0.41,
          0.24
        ],
        "bbox_confidence": 89
      },
      "date_of_birth": {
        "value": "1991-08-14",
        "confidence": 71,
        "page": 1,
        "bbox": [
          0.16,
          0.26,
          0.38,
          0.29
        ],
        "bbox_confidence": 66
      },
      "expiry_date": {
        "value": "2031-02-28",
        "confidence": 93,
        "page": 1,
        "bbox": [
          0.16,
          0.31,
          0.38,
          0.34
        ],
        "bbox_confidence": 85
      }
    },
    "createdDate": "2026-05-19T13:47:02Z"
  },
  "meta": {
    "httpStatusCode": 200,
    "messages": []
  },
  "hasErrors": false
}

এগুলো আগে থেকে প্রক্রিয়া করা নমুনা নথি, সরাসরি আপলোড নয় — উপরের মান ও আস্থার মাত্রা নির্দিষ্ট। নিজের নথি চালাতে কুইকস্টার্ট দেখুন বা আমাদের দলের সঙ্গে কথা বলুন। উত্তরের খামটি নিষ্কাশন-এ নথিভুক্ত খামটিই।

ওয়াকথ্রু

সেই একই রান, শুরু থেকে শেষ পর্যন্ত রেকর্ড করা।

উপরের নমুনাগুলো নির্দিষ্ট। ওয়াকথ্রু হলো পণ্যটির স্ক্রিন রেকর্ডিং, যেখানে সে একটি সত্যিকারের নথিতে কাজ করছে — সেই ফিল্ডসহ যেটি নিয়ে সে নিশ্চিত ছিল না, আর সাজানো ডেমো ঠিক সেই অংশটিই বাদ দেয়।

রেকর্ডিং এখনো প্রকাশিত হয়নি, তাই এখানে চালানোর কিছু নেই। আমরা বরং জায়গাটি ফাঁকা রাখব, এমন কোনো ভিডিও দিয়ে ভরব না যা পণ্যটি নয়।

আপলোড — একটি সত্যিকারের চালান বা ব্যাঙ্ক বিবরণী, প্ল্যাটফর্ম যে গতিতে সত্যিই প্রক্রিয়া করে সেই গতিতে।
JSON আউটপুট — উত্তরের খাম, প্রতিটি মানের বাউন্ডিং বক্স উৎস পৃষ্ঠায় ফিরিয়ে আঁকা।
আস্থার মাত্রা — প্রতি-ফিল্ড স্কোর, যে একটি ফিল্ডে মডেল দ্বিধা করেছিল সেটিসহ।
চিহ্নিত ফিল্ড — কম আস্থার মানটি সেখানেই চিহ্নিত, আর যে অংশ থেকে পড়া হয়েছে তা পৃষ্ঠায় উজ্জ্বল করা।
মানুষের পর্যালোচনা — একই নথি কোনো ওয়ার্কফ্লোর পর্যালোচনা সারিতে অপেক্ষমাণ, একজন পর্যালোচক চিহ্নিত মানটি সংশোধন করছেন, আর পরিবর্তনটি তাঁর নামে নথিভুক্ত।
Webhook — স্বাক্ষরিত ডেলিভারি এসে পৌঁছাচ্ছে, প্রথম ধাপের নথি id নিয়ে।

ডেভেলপারদের জন্য

একটি POST, একটি ফাইল, ফেরত আসে কাঠামোবদ্ধ JSON ।

নিষ্কাশন এন্ডপয়েন্ট multipart/form-data আর একটি bearer কি নেয়। কোনো SDK লাগে না আর কোনো schema ঘোষণা করতে হয় না — প্ল্যাটফর্ম টেমপ্লেটটি নথি থেকেই বেছে নেয়। নিচের ভাষাভিত্তিক নমুনাগুলো ঐচ্ছিক সুবিধা, নির্ভরতা নয়।

এন্ডপয়েন্ট গড়ে 150 ms-এ উত্তর দেয়, p95 300 ms, যা 2026-10-29T14:35:00Z থেকে 2026-10-30T14:30:00Z পর্যন্ত 19টি উপাদানে, শুধু EU প্রোডাকশন অঞ্চলে মাপা। এটি এন্ডপয়েন্টের উত্তর দেওয়ার সময়, নিষ্কাশনে কত সময় লাগে তা নয় — নথি প্রক্রিয়াকরণ আকার ও ধরন অনুযায়ী বদলায়। কীভাবে মাপা হয় →

               POST /Document/extraction
              
            

export COGNERIS_API_KEY="xtkt_live_…"
export COGNERIS_BASE_URL="https://api-eu.cogneris.ai"

curl -X POST "$COGNERIS_BASE_URL/Document/extraction" \
  -H "Authorization: Bearer $COGNERIS_API_KEY" \
  -F "file=@./invoice.pdf"
            

import os
import requests

with open("invoice.pdf", "rb") as document:
    response = requests.post(
        f'{os.environ["COGNERIS_BASE_URL"]}/Document/extraction',
        headers={"Authorization": f'Bearer {os.environ["COGNERIS_API_KEY"]}'},
        files={"file": document},
        timeout=60,
    )

response.raise_for_status()
print(response.json())
            

import fs from "node:fs/promises";

const form = new FormData();
form.append("file", new Blob([await fs.readFile("./invoice.pdf")]), "invoice.pdf");

const response = await fetch(`${process.env.COGNERIS_BASE_URL}/Document/extraction`, {
  method: "POST",
  headers: { Authorization: `Bearer ${process.env.COGNERIS_API_KEY}` },
  body: form
});

console.log(await response.json());
            

উত্তরের খাম — data, meta, আর প্রতি-ফিল্ড আস্থার মাত্রা — উপরের নমুনা আউটপুটে দেখানো খামটিই। পূর্ণ ওয়াকথ্রু কুইকস্টার্ট-এ; প্রতিটি এন্ডপয়েন্ট ও স্ট্যাটাস কোড OpenAPI স্পেসিফিকেশনে।

API ও webhook নমুনা

স্বতন্ত্র উদাহরণ, যা আপনি প্রকল্পে বসিয়ে দিতে পারেন, TypeScript, Python, .NET ও Java-র জন্য প্রকাশিত SDK-র পাশাপাশি — আমরা কেবল সেগুলোই দিই যেগুলো সত্যিই রক্ষণাবেক্ষণ করি।

ভাষা সমর্থন, মাপা

আজ যেকোনো ভাষাতেই চলে — multipart আপলোড আর bearer কি নিয়ে সাধারণ HTTP , কোনো নির্দিষ্ট স্ট্যাকের সঙ্গে বাঁধা কিছু নেই।
প্রকাশিত প্যাকেজ — npm ও PyPI-তে SDK (0.2.0) এবং NuGet.org ও Maven Central-এ (0.1.0); pkg.go.dev বা pub.dev-এ কিছু নেই।
নিজের ক্লায়েন্ট নিজেই বানান — আমাদের স্পেসিফিকেশনের উপর চারটি জেনারেট কমান্ড চালানো হয়েছে আর আউটপুট কম্পাইল করা হয়েছে।
কোনো মোবাইল ক্লায়েন্ট লাইব্রেরি নেই — আপলোড সার্ভারের দিকে রাখুন আর আপনার ব্যাকএন্ড থেকে REST এন্ডপয়েন্ট কল করুন।

সম্পূর্ণ ভাষা সমর্থন ছক পড়ুন →

সরাসরি আমদানিযোগ্য কর্মপরিসর চান? Postman সংগ্রহ নামান বা উন্মুক্ত উদাহরণ ভাণ্ডার দেখুন।

অন্য কোনো স্ট্যাক দরকার? এই API হলো multipart আপলোডসহ সাধারণ HTTP — OpenAPI স্পেসিফিকেশন আপনি যে ভাষা ইতিমধ্যে ব্যবহার করেন তাতেই ক্লায়েন্ট বানিয়ে দেয়।

Model Context Protocol

আপনার নথি একটি এজেন্টের হাতে দিন।

Cogneris একটি MCP সার্ভার চালায়। Claude Desktop, Cursor বা নিজের ক্লায়েন্ট সেটির দিকে তাক করান, আর একটি এজেন্ট নিষ্কাশন টেমপ্লেট তালিকাভুক্ত করতে, PDF আপলোড করতে, পূরণের জব চালাতে ও ব্যবহার পড়তে পারবে — একই tenant , একই কোটা আর একই অডিট ট্রেইল দিয়ে, যা REST API-এরও।

53টি টুল, 5টি পরিসর — 21টি পঠন, 10টি লিখন, 22টি নিজস্ব পরিসরসহ, প্রতিটি কলে প্রযোজ্য
PKCE-সহ OAuth 2.1 — কনফিগ ফাইলে দীর্ঘমেয়াদি কোনো কি নেই
আঞ্চলিক হোস্ট — mcp-eu ও mcp-us, আপনার tenant অনুযায়ী

MCP নির্দেশিকা পড়ুন

.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "cogneris": {
      "url": "https://mcp-eu.cogneris.ai/"
    }
  }
}

ReAct স্থাপত্য

যেসব এজেন্ট কাজের আগে যুক্তি করে।

একটি বিশাল মডেলের বদলে Cogneris বিশেষজ্ঞ এজেন্টদের ReAct চক্রে (Reason ＋ Act) পরিচালনা করে। প্রতিটি এজেন্টের স্পষ্ট পরিসর, নিজস্ব টুল আর ধাপে ধাপে অডিট ট্রেইল আছে — নিয়ন্ত্রিত শিল্পের জন্য যা অপরিহার্য।

প্রতি নথিতে পূর্ণ অনুসরণযোগ্যতা
প্রতি ধাপে সূক্ষ্ম পুনঃপ্রক্রিয়াকরণ
প্রতি রানে অডিটযোগ্য খরচ

cogneris.agents.pipeline

অর্কেস্ট্রেটর

নথিটি গ্রহণ করে

শ্রেণিবিন্যাস এজেন্ট

ধরন শনাক্ত করে

নিষ্কাশন এজেন্ট

ডেটা কাঠামোবদ্ধ করে

যাচাই এজেন্ট

নিয়ম পরীক্ষা করে

জালিয়াতি এজেন্ট

ঝুঁকির স্কোর দেয়

আউটপুট

JSON ＋ স্কোর ＋ webhook

কারা Cogneris ব্যবহার করে

সেই দলগুলোর জন্য যারা ভুল নিষ্কাশন সইতে পারে না।

Cogneris ব্যাঙ্ক, হিসাবরক্ষণ প্রতিষ্ঠান, রিয়েল-এস্টেট প্ল্যাটফর্ম আর এমবেডেড-ফিনান্স পণ্যে উৎপাদনে চলে — যেখানে নথি ভুল পড়ার মূল্য শোধ হয় অডিট, নিয়ন্ত্রকের জরিমানা বা হারানো রাজস্বে, কেবল প্রকৌশলের সময়ে নয়।

ব্যাঙ্কিং ও ঋণ

ঋণ আবেদন, KYC নথিপত্র, ব্যাঙ্ক বিবরণী ও কর ফর্ম — ঋণ সিদ্ধান্তের জন্য নিষ্কাশিত ও পরস্পর যাচাই করা। SOC 2 ও GLBA-অনুসারী নিয়ন্ত্রণ। ব্যাঙ্কিং →

হিসাবরক্ষণ ও কর

1040 উৎস নথি, চালান, রসিদ ও ব্যাঙ্ক বিবরণী — কর প্রস্তুতি, প্রদেয় হিসাব স্বয়ংক্রিয়করণ ও মাসিক মিলকরণের জন্য পার্স করা। হিসাবরক্ষণ →

রিয়েল এস্টেট

ক্লোজিং নথিপত্র, স্বত্ব অঙ্গীকার, দলিল ও মূল্যায়ন — প্রতিটি ফিল্ড পূর্ণ উৎসসহ, আন্ডাররাইটিং ও ক্লোজিংয়ের জন্য। রিয়েল এস্টেট →

এমবেডেড ফিনান্স

বণিক KYC, বিবরণী-ভিত্তিক আন্ডাররাইটিং ও প্রতিপক্ষ ঝুঁকি পর্যালোচনা — প্ল্যাটফর্মের সিদ্ধান্ত ইঞ্জিনে বড় পরিসরে যুক্ত। এমবেডেড ফিনান্স →

যাচাই করা আউটপুট

কোনো মডেল কি সংখ্যা বানিয়ে দিতে পারে?

পারে। মডেলের আউটপুট স্বভাবতই নির্দিষ্ট নয়, তাই Cogneris কোনো তৈরি মানকে কেবল যুক্তিসঙ্গত দেখায় বলেই বিশ্বাস করে না। প্রতিটি ফিল্ড আস্থার মাত্রা বহন করে আর আপনার ওয়ার্কফ্লো গ্রহণ করার আগে প্রমাণ-ও-নিয়ন্ত্রণের পথ পেরোতে পারে।

ফিল্ড-স্তরের আস্থা — একটি অনিশ্চিত মোট পর্যালোচনায় যেতে পারে, নথির প্রতিটি নির্ভরযোগ্য ফিল্ড আটকে না রেখেই।
নথি সঙ্গেই থাকে — উৎস পৃষ্ঠা ও অংশের উদ্ধৃতি থাকায় কোনো ব্যক্তি বা তন্ত্র দেখে নিতে পারে মানটি কোথা থেকে এল।
গ্রহণের শর্ত কনফিগারযোগ্য — কোনো গুরুত্বপূর্ণ মান গ্রহণের আগে নির্দিষ্ট নিয়ম, মডেলের ঐকমত্য আর একটি ম্যানুয়াল পর্যালোচনা ধাপ বাধ্যতামূলক করা যায়।

ভ্রান্তি-রোধী স্থাপত্য পড়ুন →

সম্ভাব্য মান

8,420.00 USD

0.94 আস্থা

01উৎস উদ্ধৃতি
পৃষ্ঠা 2 · মোট প্রদেয় অংশ
02নির্দিষ্ট যাচাই
মুদ্রা, উপমোট, কর ও মোট মিলে যায়
03বহু-মডেল ঐকমত্য
কনফিগার করা মডেলগুলো একই মান ফেরত দেয়
04মানুষের পর্যালোচনা
আপনি ওয়ার্কফ্লোতে যে ধাপটি রাখেন; রানটি পর্যালোচনা সারিতে অপেক্ষা করে
05অডিট ট্রেইল
মডেল সংস্করণ, প্রম্পট ও উত্তরের হ্যাশ, পরীক্ষা আর পর্যালোচক কারচুপি-শনাক্তযোগ্য অডিট মেটাডেটায় নথিভুক্ত করুন, যার সংরক্ষণকাল চুক্তি অনুযায়ী ও tenant স্তরে কনফিগারযোগ্য

সম্মতি

প্রতিটি দাবি, প্রমাণ জুড়ে দিয়ে।

Cogneris এখনো কোনো মানদণ্ডে প্রত্যয়িত নয়, আর আমরা উল্টোটা ইঙ্গিতও করব না। আজ যা দেখাতে পারি তা প্রকাশিত, চুক্তিবদ্ধ, বা চলমান — আর নিচের প্রতিটি ব্যাজ তার সমর্থনকারী নথিটিই খোলে, আমরা কতটা যত্নবান তা নিয়ে আরেকটি পৃষ্ঠা নয়।

প্রত্যয়িত — এখনো কিছুই নয়
প্রকাশিত — নথিটি এই সাইটেই আছে
চুক্তিবদ্ধ — চুক্তির একটি শর্ত
অযাচাইকৃত — সম্মতি পর্যালোচনার অপেক্ষায়

প্রকাশিত

উপ-প্রক্রিয়াকারী প্রকাশ

গ্রাহকের ডেটা স্পর্শ করে এমন প্রতিটি তৃতীয় পক্ষ — নাম, উদ্দেশ্য, আইনি সত্তা ও প্রক্রিয়াকরণের স্থানসহ। যেকোনো সংযোজনের আগে গ্রাহকরা 30 দিনের নোটিশ পান, আপত্তি জানানোর অধিকারসহ।

ডেটা সুরক্ষা §2 → চুক্তিবদ্ধ

GDPR — DPA ও EU SCC

Cogneris অনুচ্ছেদ 28 অনুযায়ী প্রক্রিয়াকারী হিসেবে কাজ করে — DPA-তে EEA-র বাইরে স্থানান্তরের জন্য EU স্ট্যান্ডার্ড কন্ট্রাকচুয়াল ক্লজ অন্তর্ভুক্ত, আর প্রতিটি উপ-প্রক্রিয়াকারী সমমানের শর্তে আবদ্ধ।

ডেটা সুরক্ষা §1 → চুক্তিবদ্ধ

CCPA / CPRA — সেবা প্রদানকারী

ক্যালিফোর্নিয়া সিভিল কোড §1798.140(ag) অনুযায়ী সেবা প্রদানকারী — §1798.140(ag)(1) যে আটটি অঙ্গীকার দাবি করে তা এই সাইটে পূর্ণ আকারে প্রকাশিত, কোনো লোগোয় সংক্ষেপ করা নয়।

ডেটা সুরক্ষা §1.4 → প্রকাশিত

ডেটা বিষয়ের অনুরোধ

এমন একটি পথ যা সত্যিই ব্যবহার করা যায় — প্রবেশাধিকার, মুছে ফেলা, সংশোধন ও বহনযোগ্যতা, 30 দিনের SLA-সহ। ডেটা যদি কোনো গ্রাহকের হয়, আমরা অনুরোধটি সেই নিয়ন্ত্রকের কাছে ফেরত পাঠাই।

গোপনীয়তা অনুরোধ ফর্ম → প্রকাশিত

মাপা প্রাপ্যতা

মাপা, দাবি করা নয় — সংখ্যাটি উন্মুক্ত স্ট্যাটাস ফিড থেকে স্ক্রিপ্টে তৈরি, ভাণ্ডারে কমিট করা, আর পৃষ্ঠা ও পরিমাপে গরমিল হলে বিল্ড পরীক্ষা ব্যর্থ হয়। এটি ইতিহাস, চুক্তির SLA নয়।

সংখ্যাটি কীভাবে তৈরি হয় → প্রকাশিত

নিয়ন্ত্রণ তালিকা

আমাদের কর্মসূচি যেসব নিয়ন্ত্রণ অনুসরণ করে তাদের শিরোনাম — ট্রাস্ট সেন্টারে শ্রেণি অনুযায়ী প্রকাশিত। প্রতি-নিয়ন্ত্রণ অবস্থা ও প্রমাণ প্রতিবেদন অনুরোধ প্রক্রিয়ার মাধ্যমে NDA-র অধীনে এন্টারপ্রাইজ গ্রাহকদের দেওয়া হয়।

ট্রাস্ট সেন্টার নিয়ন্ত্রণ → চলমান · অযাচাইকৃত

SOC 2 প্রস্তুতি

প্রস্তুতির কাজ চলমান — আমরা এখানে কোনো ইস্যু করা প্রতিবেদনের দাবি করছি না। এই অবস্থার ভাষা চূড়ান্ত ধরে নেওয়ার আগে আমাদের সম্মতি কর্মসূচির প্রধানের নিশ্চিতকরণের অপেক্ষায়।

ট্রাস্ট সেন্টার রোডম্যাপ →

এই পৃষ্ঠার কোনো কিছুই প্রত্যয়ন নয়। এনক্রিপশন, tenant পৃথকীকরণ ও ঘটনা প্রতিক্রিয়ার জন্য নিরাপত্তা সারসংক্ষেপ পড়ুন; পূর্ণ উপ-প্রক্রিয়াকারী সারণি, নিয়ন্ত্রণ তালিকা ও প্রমাণের অনুরোধের জন্য ট্রাস্ট সেন্টার দেখুন।

প্রেক্ষাপটে প্রমাণ

দৃষ্টান্তমূলক পরিস্থিতি।

এই দৃষ্টান্তমূলক পরিস্থিতিগুলো সম্ভাব্য ওয়ার্কফ্লো নকশা বর্ণনা করে। এগুলো বেঞ্চমার্ক বা উৎপাদনজুড়ে কর্মদক্ষতার দাবি নয়।

Cascade Legal

একটি অনুসরণযোগ্য এক্সট্রাকশন পথে আইনি-সেবা রেকর্ড পর্যালোচনার পরিস্থিতি।

Meridian Credit

পরবর্তী পর্যালোচনার আগে ঋণসংক্রান্ত নথি গুছিয়ে নেওয়ার পরিস্থিতি।

Northwind Health

যত্নের ওয়ার্কফ্লোর জন্য পূর্ব-অনুমোদন নথি সংগঠনের পরিস্থিতি।

সক্ষমতা এক নজরে: অ্যাপ্লিকেশনের পর্দা 15টি ভাষায় আসে, আর উন্মুক্ত সিঙ্ক্রোনাস নিষ্কাশন এন্ডপয়েন্ট 10 MB পর্যন্ত ফাইল নেয়। নথির ধরন, নিষ্কাশন ফিল্ড, মুদ্রা ও পৃষ্ঠার সীমা tenant -এর schema ও প্রক্রিয়াকরণ পথের উপর নির্ভর করে। উৎস-সমর্থিত পরিধি ছক দেখুন।

Cogneris গ্রন্থাগার থেকে

তালিকা করার আগে খোঁজ নিন।

শ্রেণিটি দিয়ে শুরু করুন, বিকল্পগুলো তুলনা করুন, তারপর অর্থনীতির হিসাব কষুন। ক্রেতারা গবেষণা থেকে যুক্তিযোগ্য সিদ্ধান্তে পৌঁছাতে এই নির্দেশিকাগুলোই ব্যবহার করেন।

ক্রেতার নির্দেশিকা

বুদ্ধিমান নথি প্রক্রিয়াকরণ কী?

IDP, OCR , নিষ্কাশন নির্ভুলতা, সংযুক্তি, মূল্য ও বিক্রেতা নির্বাচনের একটি ব্যবহারিক নির্দেশিকা।

নির্দেশিকা পড়ুন → বাজার প্রতিবেদন

State of Document AI 2026

বাজারের প্রেক্ষাপট, গ্রহণের ধরন, নির্ভুলতার মানদণ্ড, আর 2026 সালে document AI-কে যেসব পরিবর্তন গড়ে তুলছে।

প্রতিবেদন পড়ুন → তুলনা

Cogneris বনাম AWS Textract

OCR , ফর্ম, সারণি, যাচাই, ওয়ার্কফ্লো স্বয়ংক্রিয়করণ, মূল্য আর অডিট ট্রেইলের প্রয়োজন তুলনা করুন।

বিকল্প তুলনা করুন → তুলনা

Cogneris বনাম Veryfi

রসিদ ও চালান নিষ্কাশন, ব্যাঙ্ক বিবরণী, জালিয়াতি পরীক্ষা, ওয়ার্কফ্লো বণ্টন ও মূল্য মূল্যায়ন করুন।

বিকল্প তুলনা করুন → মূল্য

Document AI মূল্য তুলনা

দেখুন পৃষ্ঠার দর, ন্যূনতম, বাড়তি সুবিধা আর পর্যালোচনার খরচ কীভাবে একটি নিষ্কাশন ওয়ার্কফ্লোর আসল দাম বদলে দেয়।

মূল্য তুলনা করুন → ব্যবসায়িক যুক্তি

নথি স্বয়ংক্রিয়করণ ROI ক্যালকুলেটর

নিজের নথির পরিমাণ ও পর্যালোচনার শ্রম দিয়ে মাসিক সাশ্রয়, খরচ ফেরার সময় আর 3 বছরের অর্থনীতি হিসাব করুন।

নিজের ROI হিসাব করুন →

সাধারণ প্রশ্ন

সাধারণ প্রশ্ন।

সাধারণ document AI API-এর সঙ্গে Cogneris-এর পার্থক্য কী?

সাধারণ document AI API টেক্সট বা ফিল্ড ফেরত দেয়। Cogneris ফেরত দেয় কাঠামোবদ্ধ রেকর্ড — প্রতি-ফিল্ড আস্থার মাত্রা, নথিজুড়ে যাচাই, একটি অডিট ট্রেইল (মডেল সংস্করণ, প্রম্পট হ্যাশ, পর্যালোচক ID), আর tenant -সীমাবদ্ধ অনুমতির কাঠামোসহ। এটি এমন প্রবাহের জন্য তৈরি যেখানে ভুল নিষ্কাশনের মূল্য শোধ হয় অডিটের পর্যবেক্ষণ বা রাজস্ব হারানোয়, প্রকৌশলের সময়ে নয়।

বাক্সের বাইরেই কোন নথির ধরন সমর্থিত?

Cogneris tenant স্তরে কনফিগারযোগ্য শ্রেণিবিন্যাস ও জিরো-শট নিষ্কাশন সমর্থন করে। দলগুলো নিজেদের প্রবাহের জন্য প্রয়োজনীয় নথিশ্রেণি ও ফিল্ড ঠিক করে, তারপর উৎপাদনে যাওয়ার আগে নিজেদের প্রতিনিধিত্বমূলক নথিতে আউটপুট যাচাই করে।

মূল্য কীভাবে কাজ করে?

ক্রেডিট, প্রকাশিত দরে। প্রতিটি অপারেশন একটি পুল থেকে ক্রেডিট খরচ করে: শ্রেণিবদ্ধ ও নিষ্কাশিত 1 পৃষ্ঠার নথিতে 4.2 ক্রেডিট লাগে। Free কার্ড ছাড়াই 14 দিনের জন্য 400 ক্রেডিট দেয়, আর Pro €99/মাসে 5,000 ক্রেডিট দেয়। এন্টারপ্রাইজ চুক্তিতে প্রতিশ্রুত পরিমাণ অনুযায়ী আলোচিত দর থাকে। পূর্ণ দর তালিকা দেখুন বা ROI ক্যালকুলেটর দিয়ে নিজের পরিমাণে খরচ হিসাব করুন।

সংযুক্তিতে কত সময় লাগে?

Cogneris REST API ও স্বাক্ষরিত webhook দেয়, যা রেকর্ড সিস্টেমের সঙ্গে নিজস্ব সংযুক্তির জন্য উপযুক্ত। উৎপাদনে যাওয়ার সময়সীমা নির্ভর করে নথির মিশ্রণ, যাচাই নিয়ম, পর্যালোচনা প্রবাহ আর পরবর্তী সংযুক্তির উপর।

document AI শ্রেণিটি সম্পর্কে আরও কোথায় জানব?

IDP ক্রেতার নির্দেশিকা দিয়ে শুরু করুন — 14 মিনিটের পাঠ, যা নির্ভুলতা, মূল্য, বিক্রেতা নির্বাচন ও সংযুক্তির ধরন নিয়ে। 2026 State of Document AI প্রতিবেদন বাজারের আকার, শিল্পভেদে গ্রহণ আর নির্ভুলতার মানদণ্ড দেখায়। document AI শব্দকোষ পরিভাষা ব্যাখ্যা করে — IDP, OCR , HITL, ReAct , অডিট ট্রেইল, উপ-প্রক্রিয়াকারী ও বাকিগুলো।

শুরু করুন

কম স্প্রেডশিট। বেশি ডেটা।

30 মিনিটের ডেমো বুক করুন। আমরা প্ল্যাটফর্মটিকে আপনার নিজের নথিতে কাজ করতে দেখাব।

ডেমো বুক করুন মূল্য দেখুন