Glitter AI vs Lettria

Glitter AI turns screen recordings, videos, and live walkthroughs into polished step-by-step guides and SOPs. Record a process with the desktop app or browser extension, narrate as you go, and the platform captures screenshots, transcribes your speech, and writes the documentation for you.

You can also upload existing videos, including Zoom recordings, mobile screen captures, or footage of physical tasks, and Glitter converts them into editable guides. The guide editor lets you polish steps, screenshots, and copy before sharing via link, PDF, HTML, Markdown, or embed.

It supports 99 languages for recording and one-click translation. Teams at companies like Google, Walmart, and Salesforce use it for employee onboarding, IT runbooks, customer help articles, and compliance SOPs. The platform is SOC 2 Type II certified.

Lettria construit une couche de contexte graphique qui transforme les documents d'entreprise et les bases de données en graphes de connaissances soutenus par une ontologie pour les équipes d'automatisation. Son produit Knowledge Studio GraphRAG analyse les PDF, tableaux, exports SAP et annexes scannées, puis répond à des questions à plusieurs sauts avec des citations de sources. Perseus est la plateforme de développement pour générer des ontologies et des graphes sans modélisation manuelle de chaque entité.

Les outils Vector RAG récupèrent des segments similaires ; Lettria suit des relations explicites à travers des données structurées et non structurées. L'entreprise publie des comparaisons de référence montrant des agents graphiques avec une précision globale de 81,7 % contre 57,5 % pour les agents vectoriels, ainsi que des affirmations de conversion texte-vers-graphe avec une précision supérieure de 30 % et une extraction jusqu'à 400 fois plus rapide que les LLM généraux. Ce compromis favorise les équipes réglementées qui ont besoin de pistes d'audit plutôt que d'une recherche sémantique rapide.

Les groupes financiers, de santé, juridiques et d'ingénierie utilisent Lettria pour les déclarations ESG, la littérature biomédicale, les corpus de contrats et les manuels techniques. Les études de cas citent Alfa Laval (+30 % de précision d'extraction), AP-HP (+60 % de recherche plus rapide) et Wisecube traitant 108 Go de texte biomédical en plus de 500 classes surveillées.