Belgeleri LLM-ready dataset'lere dönüştürün
FlexOrch, ham belgelerden yapısal veri çıkarır, kaliteyi puanlar, hassas alanları maskeler ve export-ready dataset'ler oluşturur — hepsi tek otomatik pipeline içinde.
Operasyon, uyumluluk ve AI ekipleri için
Dağınık belge iş akışlarını tek execution modeli altında toplar; veriyi AI ve analytics için yeniden kullanılabilir hale getirir.
Yerleşik gizlilik koruması
Masking kararları, veri dışarı çıkmadan önce pipeline içinde alınır.
LLM-ready dataset üretimi
Yapısal çıktı, export formatları ve veri izi tek execution kaydında toplanır.
Otomatik kalite skoru
Her belgeden güven skoru, kalite notu ve uyarı sinyali üretilir.
Agent-native
FlexOrch bir MCP server olarak sunulur — Claude, Cursor ve MCP-uyumlu her agent belge işleme, çıkarım ve export araçlarını doğrudan çağırabilir.
RAG-native
Dataset indexing, semantic chunk retrieval ve hibrit arama yerleşik — LangChain, LlamaIndex ve HuggingFace Trainer direkt bağlanır.
Belgeden export'a tek operasyon zinciri
Ayrı parser'lar, spreadsheet temizlikleri ve sonradan eklenen gizlilik kontrolleri yerine tek bir execution modeli.
Dağınık belge operasyonunu platform kabiliyetine dönüştürün
FlexOrch, belge anlama, gizlilik ve dataset hazırlığının ayrı sistemlerde değil birlikte çalışması gereken ekipler için tasarlanmıştır.
Belge işleme, gizlilik ve export tek ürün mantığında birleşir.
Dağınık araç seti yerine tek bir platform yüzeyi, tek execution dili ve tekrar kullanılabilir veri çıktıları.
Execution merkezli
Her upload, job, execution ve export görünür bir operasyonel kayda dönüşür.
Gizlilik-doğal
Gizlilik kontrolleri sonradan eklenmez; ürün davranışının doğal bir parçasıdır.
LLM-ready çıktı
Yapısal veri, kalite sinyalleri ve lineage ile downstream AI kullanımı kolaylaşır.
API-first tasarım
Tüm platform özellikleri doğrudan API üzerinden erişilebilir; kullanıcı arayüzü bir tüketici, otorite değil.
Semantik arama
Dataset'lerinizde hibrit arama — BM25 anahtar kelime ve pgvector semantik, sorgu başına ayarlanabilir. Pro plan ve üzeri.
Chatbot ve RAG hazır
redact_for_llm() tek satırda PII temizler. RAG chunk, HuggingFace Arrow ve JSONL çıktıları doğrudan LangChain, LlamaIndex ve HuggingFace Trainer'a bağlanır.
Platform ekipleri, ürün ekipleri ve API geliştiricileri için
Stabil resource modeli, Python ve TypeScript SDK'ları ve dosya işlemeden dataset export'a öngörülebilir bir akış.
from flexorch_audit import audit, redact_for_llm
text = open("contract.txt").read()
result = audit(text, locale="tr")
result.quality_grade # "A"
result.quality_score # 0.91
result.pii_summary
# [{"type": "national_id_tr", "count": 3},
# {"type": "email", "count": 2}]
clean = redact_for_llm(text, locale="tr")Tüm platform özellikleri doğrudan API üzerinden erişilebilir; kullanıcı arayüzü bir tüketici, otorite değil.
Çıktılar chatbot'unuzun RAG pipeline'ına doğrudan beslenir — LangChain, LlamaIndex, HuggingFace Trainer ve fine-tuning için JSONL.
Typed alanlar, kalite sinyalleri ve export davranışı tek yerde tanımlıdır.
AI agent'lar FlexOrch'u Claude Desktop veya Cursor üzerinden doğrudan çağırır — ara kod gerekmez.
30 gün ücretsiz. Kredi kartı gerekmez.
Hemen başlayın — belgelerinizi yükleyin, pipeline'ı görün, dataset'i export edin.