API para extrair dados de documentos utilizando OCR inteligente e IA treinada para o mercado brasileiro. Obtenha dados estruturados em formato JSON com 99% de confiança.

Automatize processos que precisam de dados contidos em documentos não estruturados.

documentos por ano

confiança nos dados

tempo médio de leitura

tempo para integração

API pronta para extrair dados de documentos

Não é baseado em layouts.
JSON estruturado a partir de qualquer documento.
IA sem alucinação: dados validados, não inventados.
Integre com seu projeto em 15 minutos (REST API).
Avalie por 30 dias grátis, sem compromisso.

Automatize processos que usam dados de documentos

Obtenha um JSON estruturado a partir de qualquer documento em 10 seg.

Promtps são experimentos. Nós somos infraestrutura de produção.

Prompts são experimentos para casos isolados. Sua empresa precisa de uma solução de produção testada, segura e escalável.

A falsa sensação de facilidade e baixo custo esconde riscos operacionais graves. Veja 5 motivos para não fazer isso sozinho.

1. Problemas com as alucinações silenciosas da IA

LLMs são modelos probabilísticos, não exatos. Em um teste isolado impressiona. Em produção pode alucinar silenciosamente: inventar datas, alterar decimais ou ignorar campos sem aviso.

O Recognition não confia cegamente na LLM; ele utiliza camadas de contexto, validações cruzadas dos campos e lógica determinística para garantir que o dado extraído seja um fato, não uma “sugestão”.

2. Impactos com as atualizações da LLM

Quando Gemini ou GPT recebem atualizações do modelo (e isso acontece o tempo todo), o seu prompt pode:

Trazer maior latência por exigir mais “raciocínio”.
Alterar a forma como interpreta parâmetros antigos.
Entregar resultados diferentes do que você recebia antes.
Sofrer aumentos expressivos de custos por token.

Com o Recognition você consome uma API estável. Todo o trabalho de homologar novas versões, ajustar parâmetros e garantir que a performance não caia fica por nossa conta.

3. Proliferação dos prompts

O uso de prompts manuais gera o fenômeno do Prompt Sprawl: dezenas de prompts “escondidos” dentro de scripts de diferentes desenvolvedores.

E o problema maior não é apenas ter muitos prompts, é que cada um deles se tornou uma “caixa preta”: sem padronização, sem regressão e sem conhecimento institucional ou “sem dono”.

O Recognition centraliza tudo através de um Assistente Inteligente que gerencia seus modelos de extração. Quer mudar um campo? O assistente aplica a alteração, executa testes e garante que a nova versão não quebrou o que já funcionava.

4. Custos ocultos de "fazer sozinho"

O iceberg dos custos ocultos: desenvolvimento, manutenção e a automação “de faxada”. O custo do token é o que menos importa quando você ainda gasta muito com:

Horas de desenvolvimento para fazer prompts.
Horas de manutenção para o negócio continuar funcionando.
Horas de operação manual: muita tecnologia e pouca automação. A IA extrai o dado, mas o humano ainda precisa conferir tudo.

Com o Recognition, você troca horas de desenvolvimento e manutenção por uma solução pronta e com custo total (TCO) muito menor.

5. Riscos de corrigir sem parar a esteira

Se um prompt falha, seu processo trava e você não tem a quem recorrer. Analisar um prompt sob pressão de um fechamento financeiro, por exemplo, é um risco operacional altíssimo.

O Recognition foi projetado para a hiperautomação: oferecemos ferramentas de curadoria de dados e suporte especializado para tratar exceções em tempo real. Você mantém a esteira rodando com intervenções pontuais e rápidas, em vez de ter que “debugar” prompts toda vez que algo não esperado acontece.

API

Pronta para usar

Pare de tentar fazer sozinho com prompts de IA que funcionam para um documento mas quebram no próximo. Nossa API já foi testada com milhões de variações de documentos e entrega JSON estruturado e validado.

Java SDK para integração enterprise

Programa Completo (Síncrono) Classe Java completa que realiza o envio de um arquivo PDF, aguarda o processamento (polling) e imprime o JSON final.

Main.java

/**
 * ------------------------------------------------------------------
 * EARQ RECOGNITION - EXEMPLO DE INTEGRAÇÃO JAVA
 * ------------------------------------------------------------------
 * Dependências necessárias (Maven/Gradle):
 * - org.apache.httpcomponents.client5:httpclient5
 * - org.json:json
 * * VARIÁVEIS PARA SUBSTITUIÇÃO:
 * - "SUA_API_KEY": Sua chave de API fornecida pela EARQ.
 * - "MODEL_NAME": O nome do modelo contratado (ex: "energia_v1").
 * - "caminho/para/arquivo.pdf": O path do arquivo local.
 * ------------------------------------------------------------------
 */
import org.apache.hc.client5.http.classic.methods.*;
import org.apache.hc.client5.http.entity.mime.*;
import org.apache.hc.client5.http.impl.classic.*;
import org.apache.hc.core5.http.ContentType;
import org.apache.hc.core5.http.io.entity.EntityUtils;
import org.json.JSONObject; 
import java.io.File;

public class Main {
    private static final String API_URL = "https://app.recognition-ia.com/recognition-api/api/v1/services/batches";
    private static final String API_KEY = "SUA_API_KEY"; // <--- SUBSTITUIR AQUI

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        try (CloseableHttpClient client = HttpClients.createDefault()) {
            
            // 1. ENVIO (UPLOAD)
            System.out.println("Enviando documento...");
            var builder = MultipartEntityBuilder.create();
            builder.addPart("model", new StringBody("MODEL_NAME", ContentType.TEXT_PLAIN)); // <--- MODELO
            builder.addPart("files", new FileBody(new File("caminho/para/arquivo.pdf"))); // <--- ARQUIVO

            HttpPost post = new HttpPost(API_URL);
            post.setHeader("RECOGNITION-SERVICE-API-KEY", API_KEY);
            post.setEntity(builder.build());

            String batchId = client.execute(post, response -> {
                String json = EntityUtils.toString(response.getEntity());
                if (response.getCode() != 201) throw new RuntimeException("Erro envio: " + json);
                return new JSONObject(json).getString("id");
            });

            System.out.println("Lote criado com sucesso. ID: " + batchId);

            // 2. POLLING (CONSULTA ATÉ FICAR PRONTO)
            long startTime = System.currentTimeMillis();
            while ((System.currentTimeMillis() - startTime) < 30000) { // Timeout 30s
                HttpGet get = new HttpGet(API_URL + "/" + batchId);
                get.setHeader("RECOGNITION-SERVICE-API-KEY", API_KEY);

                boolean finished = client.execute(get, response -> {
                    if (response.getCode() == 200) {
                        String resultJson = EntityUtils.toString(response.getEntity());
                        System.out.println("\n--- RESULTADO FINAL ---");
                        System.out.println(new JSONObject(resultJson).toString(4)); // Print Pretty
                        return true;
                    }
                    return false;
                });

                if (finished) break;
                
                System.out.println("Em processamento... aguarde.");
                Thread.sleep(2000); // Espera 2 segundos antes de tentar novamente
            }
        }
    }
}

Python Scripts rápidos e automação

Programa Completo (Síncrono) Script executável que faz o upload, gerencia o loop de espera e exibe o resultado formatado no console.

integration.py

"""
------------------------------------------------------------------
EARQ RECOGNITION - INTEGRAÇÃO PYTHON
------------------------------------------------------------------
Requisitos:
    pip install requests

O QUE SUBSTITUIR:
1. "SUA_API_KEY": Chave de acesso.
2. "NOME_DO_MODELO": Modelo contratado (ex: energia).
3. "documento.pdf": Caminho do arquivo local.
------------------------------------------------------------------
"""
import requests
import time
import json

API_URL = "https://app.recognition-ia.com/recognition-api/api/v1/services/batches"
HEADERS = {"RECOGNITION-SERVICE-API-KEY": "SUA_API_KEY"} # <--- SUBSTITUIR

def process_document():
    # 1. ENVIO
    try:
        files = {'files': open('documento.pdf', 'rb')} # <--- ARQUIVO
    except FileNotFoundError:
        print("Erro: Arquivo não encontrado.")
        return

    data = {"model": "NOME_DO_MODELO"} # <--- MODELO
    
    print("Enviando documento...")
    resp = requests.post(API_URL, headers=HEADERS, files=files, data=data)
    
    if resp.status_code != 201:
        print(f"Erro no envio: {resp.text}")
        return

    batch_id = resp.json()['id']
    print(f"Lote em processamento. ID: {batch_id}")

    # 2. POLLING (LOOP DE ESPERA)
    start_time = time.time()
    TIMEOUT = 30  # segundos

    while (time.time() - start_time) < TIMEOUT:
        get_resp = requests.get(f"{API_URL}/{batch_id}", headers=HEADERS)
        
        if get_resp.status_code == 200:
            print("\n--- SUCESSO! DADOS EXTRAÍDOS: ---")
            print(json.dumps(get_resp.json(), indent=2, ensure_ascii=False))
            return
        elif get_resp.status_code != 200 and get_resp.status_code != 404:
             print(f"Status inesperado: {get_resp.status_code}")

        print("Em processamento... aguarde.")
        time.sleep(2)
    
    print("Tempo limite excedido. Tente consultar o ID manualmente mais tarde.")

if __name__ == "__main__":
    process_document()

REST Endpoints HTTP diretos

Passo 1: Enviar documento (POST) Endpoint para criação de lotes.
Headers Obrigatórios: Content-Type: multipart/form-data, RECOGNITION-SERVICE-API-KEY

POST URL

https://app.recognition-ia.com/recognition-api/api/v1/services/batches

201 Lote criado com sucesso (Batch created).
401 Não autorizado (Verifique sua API Key).
422 Erro de validação (Ex: falta parâmetro 'model').
413 Arquivo muito grande.

Passo 2: Coletar dados (GET) Endpoint para consulta do resultado. Substitua {batch_id} pelo ID retornado no Passo 1.

GET URL

https://app.recognition-ia.com/recognition-api/api/v1/services/batches/{batch_id}

200 Sucesso (Retorna o JSON com os dados).
404 Lote não encontrado ou ainda em processamento inicial.

Exemplo de Resposta

JSON

{
  "id": "ffdba6eb-79e0-4b55-85a1...",
  "status": "PROCESSED",
  "files": [
    {
      "name": "documento.pdf",
      "documents": [
        {
          "document_type": "ENERGIA",
          "fields": [
            { "name": "total", "value": "150,00" },
            { "name": "data_emissao", "value": "2023-10-01" }
          ]
        }
      ]
    }
  ]
}

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O que diferencia o EARQ Recognition de um OCR tradicional?

O OCR comum apenas “lê” o texto, transformando imagem em caracteres. O Recognition vai além: ele utiliza Inteligente Document Processing (IDP). Isso significa que ele não apenas lê, mas compreende o contexto, identifica os campos necessários e extrai os dados de forma estruturada, tratando automaticamente imperfeições de imagem e variações de layout.

Preciso criar máscaras para cada layout de documento?

Não! O Recognition não é orientado a layouts, é orientado a dados. Você configura o modelo de dados e a ferramenta processa documentos de qualquer layout.

Quais tipos e formatos de documentos a ferramenta consegue processar?

A plataforma é extremamente versátil. Atuamos com documentos fiscais (NFS-e de qualquer município, CT-e, DANFE), contas de consumo (energia, água, telecom), documentos de RH (folha de pagamento, ASO, TRCT) e qualquer tipo de documento estruturado ou não. Aceitamos os principais formatos do mercado: PDF, JPG, PNG e TIFF. Após o processamento, entregamos os dados estruturados em formatos prontos para consumo, como JSON, facilitando a importação direta para o seu ERP, CRM ou banco de dados.

O EARQ Recognition consegue ler documentos escritos à mão?

Sim! Através da tecnologia de ICR (Intelligent Character Recognition), nossa IA é capaz de interpretar caligrafias legíveis em campos específicos de formulários ou anotações. Isso é ideal para empresas que ainda lidam com processos híbridos entre o papel e o digital.

Posso treinar a ferramenta para um documento que só a minha empresa utiliza?

Com certeza. Com o nosso assistente inteligente você cria facilmente modelos para obter os dados de qualquer tipo de documento. É fácil e rápido de fazer.

A ferramenta suporta grandes picos de demanda (ex: fechamento de mês)?

Sim! O EARQ Recognition foi construído em uma infraestrutura escalável e elástica. Se a sua empresa processa 1.000 documentos por dia, mas no final do mês precisa processar 10.000, nossa arquitetura provisiona recursos automaticamente para manter a velocidade e o desempenho.

Como é feita a integração com o meu ERP ou sistema atual?

A integração é simples e direta via API. O Recognition foi desenhado para ser “invisível” dentro do seu fluxo de trabalho: seu sistema envia o documento para nossa API e recebe de volta os dados prontos (em JSON ou outros formatos) para processamento, sem necessidade de instalações complexas.

Onde os dados ficam armazenados? É seguro?

Não retemos seus dados após o processamento. As imagens e os dados obtidos durante o processamento são excluídos após a conclusão. Seus dados permanecem com você.

Como o EARQ Recognition garante a conformidade com a LGPD?

A privacidade é nativa no nosso desenvolvimento (Privacy by Design). Utilizamos criptografia de ponta a ponta (AES-256), controle de acesso rigoroso e trilhas de auditoria. Além disso os dados não permanecem em repouso na plataforma.

Como funciona o suporte técnico caso eu tenha alguma dúvida na integração?

Nosso suporte é humanizado e especializado. Diferente de grandes players globais onde você é apenas um “ticket”, na EARQ temos um time técnico no Brasil pronto para ajudar via chat, e-mail ou reuniões de alinhamento, garantindo que sua integração via API seja um sucesso desde o primeiro dia.

Agende uma conversa com um especialista e descubra como superar os desafios para automatizar processos que utilizam dados de documentos.

RecognitionAPI para transformar documentos em dados

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RecognitionSomos muito mais que prompts de IA

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Precisão evolutiva

Segurança e governança

Prompts?5 motivos para não ler documentos com prompts

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AplicaçõesUma única ferramenta para múltiplos setores

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