कैप्चर
बड़ी मात्रा वाले परिचालन दस्तावेज़ों को संरचित अभिलेखों में बदलिए।
Cogneris एक document AI एक्सट्रैक्शन API है। दस्तावेज़ को वर्गीकृत करें, हर पेज को पार्स करें और अपने तय किए फ़ील्ड निकालें; हर मान आपके नियमों से जाँचा जाता है और उस पेज से जुड़ा रहता है जहाँ से वह आया।
सिर्फ़ पढ़ना नहीं, पूरी दस्तावेज़ प्रक्रिया चलाइए। पोर्टल से फ़ाइलें इकट्ठा करें, हर एक को केस से मिलाएँ, जहाँ आपने कॉन्फ़िगर किया है वहाँ समीक्षा के लिए रोकें और हर निर्णय ऑडिट ट्रेल में दर्ज रखें। पोर्टल वर्कफ़्लो देखें
अपनी प्रक्रिया सरल शब्दों में बताइए। Build AI जो जानना ज़रूरी है वह पूछता है, फिर वर्कफ़्लो, क्लासिफ़ायर और टेम्पलेट का मसौदा बनाता है, ताकि कुछ भी बनाए जाने से पहले आप उसकी समीक्षा कर सकें। देखें Build AI कैसे काम करता है
क्रेडिट कार्ड की ज़रूरत नहीं। 14 दिनों के लिए 400 क्रेडिट। या हमारी टीम से बात करें।
रोज़मर्रा के व्यावसायिक अभिलेख कैप्चर कीजिए, जटिल पुलिंदों से निकालिए, और पहचान या दावे के प्रमाण सत्यापित कीजिए। हर लिंक उस दस्तावेज़ प्रकार का API पृष्ठ खोलता है।
बड़ी मात्रा वाले परिचालन दस्तावेज़ों को संरचित अभिलेखों में बदलिए।
लंबी, परिवर्तनशील और बहु-दस्तावेज़ फ़ाइलों को स्रोत प्रमाण के साथ पढ़िए।
पहचान, पात्रता, पता और दावे के प्रमाण की क्रॉस-जाँच कीजिए।
पहचान संख्या, तिथियाँ, कुल और तालिकाएँ पहचानता है — संदर्भ से, रेगेक्स से नहीं। वर्गीकरण और ज़ीरो-शॉट निष्कर्षण Tenant स्तर पर कॉन्फ़िगर होते हैं।
PDF, अनुबंध और रिपोर्ट से स्वाभाविक बातचीत। दस्तावेज़ प्रश्नोत्तर सीमित रिलीज़ में है; उद्धरण की कवरेज वर्कफ़्लो और उत्तर के अनुसार बदलती है।
webhook चलाइए, जॉब कतार में डालिए, और निकाले गए फ़ील्ड सीधे अपने ERP, CRM या डेटा वेयरहाउस में भेजिए।
संस्करण, अर्थपूर्ण खोज और प्रति टीम या ग्राहक बारीक अनुमतियों वाला एक ही भंडार।
चार दस्तावेज़ निष्कर्षण API से गुज़रे, और उनके साथ वह प्रतिक्रिया जो हम लौटाते हैं — हर फ़ील्ड 0–100 के पैमाने पर अपना विश्वास-स्तर साथ लाता है और, जहाँ मान का स्थान मिला, वह पृष्ठ और बाउंडिंग बॉक्स भी जहाँ से वह आया।
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ये पहले से संसाधित नमूना दस्तावेज़ हैं, कोई लाइव अपलोड नहीं — ऊपर के मान और विश्वास-स्तर तय हैं। अपने दस्तावेज़ चलाने के लिए क्विकस्टार्ट देखिए या हमारी टीम से बात कीजिए। प्रतिक्रिया लिफ़ाफ़ा वही है जो निष्कर्षण में प्रलेखित है।
ऊपर के नमूने तय हैं। वॉकथ्रू उत्पाद की स्क्रीन रिकॉर्डिंग है जिसमें वह असली दस्तावेज़ पर काम करता है — उस फ़ील्ड सहित जिस पर वह निश्चित नहीं था, जो हिस्सा लिखी-लिखाई डेमो छोड़ देती है।
रिकॉर्डिंग अभी प्रकाशित नहीं है, इसलिए यहाँ चलाने को कुछ नहीं है। हम इस जगह को खाली छोड़ना पसंद करेंगे, बजाय इसके कि उसे ऐसी रील से भरें जो उत्पाद नहीं है।
निष्कर्षण एंडपॉइंट multipart/form-data और एक bearer कुंजी लेता है। किसी SDK की ज़रूरत नहीं और कोई schema घोषित नहीं करना — मंच टेम्पलेट दस्तावेज़ से ही चुन लेता है। नीचे दिए भाषा-वार नमूने वैकल्पिक सुविधा हैं, निर्भरता नहीं।
एंडपॉइंट औसतन 150 ms में उत्तर देते हैं, p95 300 ms, जो 2026-10-29T14:35:00Z से 2026-10-30T14:30:00Z तक 19 घटकों पर, केवल EU उत्पादन क्षेत्र में मापा गया। यह एंडपॉइंट का प्रतिक्रिया समय है, न कि निष्कर्षण में लगने वाला समय — दस्तावेज़ प्रसंस्करण आकार और प्रोफ़ाइल के साथ बदलता है। यह कैसे मापा जाता है →
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());
प्रतिक्रिया लिफ़ाफ़ा — data, meta, और प्रति-फ़ील्ड विश्वास-स्तर — वही है जो ऊपर के नमूना आउटपुट में दिखा। पूरा वॉकथ्रू क्विकस्टार्ट में; हर एंडपॉइंट और स्थिति कोड OpenAPI विनिर्देश में।
स्वतंत्र उदाहरण जिन्हें आप किसी परियोजना में चिपका सकते हैं, TypeScript, Python, .NET और Java के लिए प्रकाशित SDK के साथ — हम वही देते हैं जिसका रखरखाव हम वास्तव में करते हैं।
भाषा समर्थन, मापा हुआ
तैयार-आयात कार्यक्षेत्र चाहिए? Postman संग्रह डाउनलोड कीजिए या सार्वजनिक उदाहरण भंडार देखिए।
कोई और स्टैक चाहिए? यह API multipart अपलोड वाला सादा HTTP है — OpenAPI विनिर्देश आपकी पहले से इस्तेमाल की जा रही किसी भी भाषा में क्लाइंट बना देता है।
Cogneris एक MCP सर्वर चलाता है। Claude Desktop, Cursor या अपना क्लाइंट उसकी ओर मोड़िए और एजेंट निष्कर्षण टेम्पलेट सूचीबद्ध कर सकता है, PDF अपलोड कर सकता है, भरने का जॉब चला सकता है और उपयोग पढ़ सकता है — उसी tenant , उसी कोटा और उसी ऑडिट ट्रेल के साथ जो REST API के पास है।
mcp-eu और mcp-us, आपके tenant के अनुसार
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"mcpServers": {
"cogneris": {
"url": "https://mcp-eu.cogneris.ai/"
}
}
}
एक विशाल मॉडल के बजाय Cogneris विशेषज्ञ एजेंटों को ReAct चक्र (Reason + Act) में संचालित करता है। हर एजेंट का स्पष्ट दायरा, समर्पित उपकरण और चरण-दर-चरण ऑडिट ट्रेल है — विनियमित उद्योगों के लिए निर्णायक।
Cogneris बैंकों, लेखा फर्मों, रियल-एस्टेट मंचों और एम्बेडेड-वित्त उत्पादों में उत्पादन में चलता है — जहाँ दस्तावेज़ गलत पढ़ने की कीमत ऑडिट, नियामक जुर्माने या खोए राजस्व में चुकाई जाती है, केवल इंजीनियरिंग समय में नहीं।
ऋण आवेदन, KYC पुलिंदे, बैंक विवरण और कर फ़ॉर्म — ऋण निर्णय के लिए निकाले और परस्पर सत्यापित। SOC 2 और GLBA के अनुरूप नियंत्रण। बैंकिंग →
1040 स्रोत दस्तावेज़, चालान, रसीदें और बैंक विवरण — कर तैयारी, देय खाता स्वचालन और मासिक मिलान के लिए पार्स किए गए। लेखांकन →
क्लोज़िंग पुलिंदे, स्वामित्व वचन, विलेख और मूल्यांकन — हर फ़ील्ड पूरी उत्पत्ति के साथ, अंडरराइटिंग और क्लोज़िंग के लिए। रियल एस्टेट →
व्यापारी KYC, विवरण-आधारित अंडरराइटिंग और प्रतिपक्ष जोखिम समीक्षा — मंच के निर्णय इंजनों में बड़े पैमाने पर जुड़े। एम्बेडेड वित्त →
हाँ, गढ़ सकता है। मॉडल का आउटपुट स्वभाव से निर्धारक नहीं है, इसलिए Cogneris किसी उत्पन्न मान को केवल विश्वसनीय दिखने के कारण भरोसेमंद नहीं मानता। हर फ़ील्ड विश्वास-स्तर साथ लाता है और आपके वर्कफ़्लो द्वारा स्वीकारे जाने से पहले प्रमाण-और-नियंत्रण के रास्ते से गुज़र सकता है।
Cogneris अभी किसी मानक के अनुसार प्रमाणित नहीं है, और हम इसके विपरीत संकेत नहीं देंगे। आज हम जो दिखा सकते हैं वह प्रकाशित है, अनुबंधित है, या प्रगति पर है — और नीचे का हर बैज उसे सिद्ध करने वाला दस्तावेज़ खोलता है, न कि एक और पृष्ठ इस बारे में कि हम कितना ध्यान रखते हैं।
हर तीसरा पक्ष जो ग्राहक डेटा छूता है — नाम, प्रयोजन, विधिक इकाई और प्रसंस्करण स्थान सहित। किसी भी वृद्धि से पहले ग्राहकों को 30 दिन की सूचना मिलती है, आपत्ति के अधिकार के साथ।
डेटा संरक्षण §2 → अनुबंधितCogneris अनुच्छेद 28 के संसाधक के रूप में प्रसंस्करण करता है — DPA में EEA से बाहर स्थानांतरण के लिए EU मानक संविदात्मक खंड शामिल हैं और हर उप-संसाधक समकक्ष शर्तों से बँधा है।
डेटा संरक्षण §1 → अनुबंधितकैलिफ़ोर्निया सिविल कोड §1798.140(ag) के अंतर्गत सेवा प्रदाता — §1798.140(ag)(1) द्वारा अपेक्षित आठ प्रतिबद्धताएँ इस साइट पर पूरी प्रकाशित हैं, किसी लोगो में सिमटी नहीं।
डेटा संरक्षण §1.4 → प्रकाशितएक रास्ता जिसे आप सचमुच इस्तेमाल कर सकें — पहुँच, विलोपन, सुधार और सुवाह्यता, 30 दिन की SLA के साथ। जहाँ डेटा किसी ग्राहक का है, हम अनुरोध उस नियंत्रक को लौटा देते हैं।
गोपनीयता अनुरोध फ़ॉर्म → प्रकाशितमापी गई, दावा नहीं की गई — यह आँकड़ा सार्वजनिक स्थिति फ़ीड से स्क्रिप्ट द्वारा बनता है, भंडार में कमिट होता है, और यदि पृष्ठ तथा माप में अंतर हो तो बिल्ड जाँच विफल हो जाती है। यह इतिहास है, अनुबंधित SLA नहीं।
यह आँकड़ा कैसे बनता है → प्रकाशितहमारा कार्यक्रम जिन नियंत्रणों को ट्रैक करता है उनके शीर्षक — ट्रस्ट सेंटर में श्रेणीवार प्रकाशित। प्रति-नियंत्रण स्थिति और प्रमाण रिपोर्ट अनुरोध प्रक्रिया के ज़रिए NDA के अंतर्गत उद्यम ग्राहकों को मिलते हैं।
ट्रस्ट सेंटर नियंत्रण → प्रगति पर · असत्यापिततैयारी का काम प्रगति पर है — हम यहाँ किसी जारी रिपोर्ट का दावा नहीं करते। इस स्थिति की भाषा अंतिम मानी जाने से पहले हमारे अनुपालन कार्यक्रम के प्रमुख की पुष्टि की प्रतीक्षा में है।
ट्रस्ट सेंटर रोडमैप →इस पृष्ठ पर कुछ भी प्रमाणन नहीं है। एन्क्रिप्शन, tenant पृथक्करण और घटना प्रतिक्रिया के लिए सुरक्षा अवलोकन पढ़िए; पूरी उप-संसाधक तालिका, नियंत्रण सूची और प्रमाण अनुरोध के लिए ट्रस्ट सेंटर देखिए।
ये उदाहरणात्मक परिदृश्य संभावित कार्यप्रवाह डिज़ाइनों का वर्णन करते हैं। ये बेंचमार्क या पूरे उत्पादन के प्रदर्शन के दावे नहीं हैं।
अनुसरण योग्य निष्कर्षण पथ के साथ कानूनी-सेवा रिकॉर्ड की समीक्षा का एक परिदृश्य।
बाद की समीक्षा से पहले ऋण दस्तावेज़ों को संरचित करने का एक परिदृश्य।
देखभाल कार्यप्रवाह के लिए पूर्व-अनुमोदन दस्तावेज़ों को व्यवस्थित करने का एक परिदृश्य।
क्षमता एक नज़र में: एप्लिकेशन इंटरफ़ेस 15 भाषाओं में आता है, और सार्वजनिक सिंक्रोनस निष्कर्षण एंडपॉइंट 10 MB तक की फ़ाइलें लेते हैं। दस्तावेज़ प्रकार, निष्कर्षण फ़ील्ड, मुद्राएँ और पृष्ठ सीमाएँ tenant के schema और प्रसंस्करण मार्ग पर निर्भर हैं। स्रोत-समर्थित कवरेज मैट्रिक्स देखिए।
श्रेणी से शुरू कीजिए, विकल्पों की तुलना कीजिए, फिर अर्थशास्त्र का मॉडल बनाइए। ये वही मार्गदर्शिकाएँ हैं जिनसे खरीदार शोध से बचाव-योग्य निर्णय तक पहुँचते हैं।
IDP, OCR , निष्कर्षण सटीकता, एकीकरण, मूल्य और विक्रेता चयन की व्यावहारिक मार्गदर्शिका।
मार्गदर्शिका पढ़ें → बाज़ार रिपोर्टबाज़ार का संदर्भ, अपनाने के तरीके, सटीकता के मानक, और वे बदलाव जो 2026 में document AI को आकार दे रहे हैं।
रिपोर्ट पढ़ें → तुलनाOCR , फ़ॉर्म, तालिकाएँ, सत्यापन, वर्कफ़्लो स्वचालन, मूल्य और ऑडिट ट्रेल की आवश्यकताओं की तुलना कीजिए।
विकल्पों की तुलना करें → तुलनारसीद और चालान निष्कर्षण, बैंक विवरण, धोखाधड़ी जाँच, वर्कफ़्लो वितरण और मूल्य का मूल्यांकन कीजिए।
विकल्पों की तुलना करें → मूल्यदेखिए कि पृष्ठ दरें, न्यूनतम, अतिरिक्त सुविधाएँ और समीक्षा लागत किसी निष्कर्षण वर्कफ़्लो की असली कीमत को कैसे बदलती हैं।
मूल्य की तुलना करें → व्यावसायिक तर्कअपनी दस्तावेज़ मात्रा और समीक्षा प्रयास से मासिक बचत, वापसी अवधि और 3 वर्ष का अर्थशास्त्र आँकिए।
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