# RootNia

> RootNia is an agentic knowledge platform by Stitch Labs SL (Spain). It connects OneDrive, SharePoint and databases, classifies every document by sector (insurance, legal, finance, healthcare, engineering, logistics), and answers questions with RAG over your own documents using the LLM you choose — ChatGPT, Claude, Kimi or others. Plans start at €3,500 per year, with SaaS, dedicated VPC and on-prem deployment.

RootNia is built by Stitch Labs SL (Spain, CIF B19887744). Website in English and Spanish. Contact: services@stitchlabs.es.

## Key facts

- 6+ Sectors classified: insurance, legal, finance, healthcare, engineering, logistics
- 3+ LLMs integrated: ChatGPT, Claude, Kimi, and more
- 2+ Document origins: internal and external
- Deployment: SaaS Cloud, Dedicated VPC / On-premise, API
- Designed to help comply with: GDPR, EU AI Act, NIS2, DORA, LOPDGDD
- Pricing (annual, EUR): Starter €3,500/year · Business €9,500/year · Enterprise custom

## Pages

- [Home](https://rootnia.io/en/): Agentic knowledge platform that connects SharePoint, OneDrive and databases, classifies documents by sector and answers with ChatGPT, Claude or Kimi via RAG.
- [Book a demo](https://rootnia.io/en/demo/): Book a free 20-minute demo with a solutions engineer and see RootNia classify and answer questions over your own documents. Monday to Friday, CET.
- [Pricing](https://rootnia.io/en/#precios): Annual rates for enterprise use. No hidden costs for document volume or additional sources beyond Enterprise.
- [FAQ](https://rootnia.io/en/#faq): 7 answers about RootNia
- [Legal](https://rootnia.io/en/legal/): Privacy policy, terms of service, cookie policy and accessibility statement for RootNia.

## Spanish (default language, site root)

- [Inicio](https://rootnia.io/): Conecta SharePoint, OneDrive y tus bases de datos, clasifica cada documento por sector y responde con ChatGPT, Claude o Kimi mediante RAG trazable.
- [Agendar demo](https://rootnia.io/demo/): Reserva una demo gratuita de 20 minutos con un ingeniero de soluciones y mira cómo RootNia clasifica y responde sobre tus propios documentos.
- [Precios](https://rootnia.io/#precios): Tarifas anuales para uso empresarial. Sin costes ocultos por volumen de documentos ni fuentes adicionales después de Enterprise.
- [Legal](https://rootnia.io/legal/): Política de privacidad, términos de servicio, política de cookies y declaración de accesibilidad de RootNia.

## Sectors, modules and comparisons

### [Sectors](https://rootnia.io/en/sectors/)

- [Document AI for insurers and brokers](https://rootnia.io/en/sectors/insurance/): RootNia classifies policies, claims and loss-adjuster reports and answers with traceable RAG over your own documents. On-prem or dedicated VPC.
- [Document AI for law firms and in-house legal teams](https://rootnia.io/en/sectors/legal/): Classify contracts, filings and rulings and query your legal knowledge base with traceable RAG — without documents leaving your environment.
- [Document AI for banking, investment and finance teams](https://rootnia.io/en/sectors/finance/): Classify contracts, reports and KYC files and get answers with verifiable sources. Designed to help you comply with DORA and GDPR.
- [Document AI for hospitals, clinics and health insurers](https://rootnia.io/en/sectors/healthcare/): Classify clinical reports, protocols and administrative documents and query them with traceable RAG. On-prem deployment for health data.
- [Document AI for engineering and software teams](https://rootnia.io/en/sectors/engineering/): Query specifications, technical documentation, Jira and Confluence in plain language, with answers that cite the exact source.
- [Document AI for logistics, transport and global trade](https://rootnia.io/en/sectors/logistics/): Classify delivery notes, CMR, invoices and customs documents and extract verifiable data without re-keying it. Connect your sources without migrating.

### [Modules](https://rootnia.io/en/modules/)

- [MIKA: multi-modal document analysis](https://rootnia.io/en/modules/mika/): MIKA reads text, tables, images and scanned pages together and turns mixed-format documents into a single structured knowledge layer.
- [MOSAIC: multi-observer analysis with intelligent consensus](https://rootnia.io/en/modules/mosaic/): MOSAIC runs several specialized models over the same content and reconciles their output into one consensus result with fewer errors.
- [VERA: verified extraction with region anchoring](https://rootnia.io/en/modules/vera/): VERA anchors every extracted value to its exact location in the source document, so any answer can be traced and verified in one click.
- [OCR: from scans and images to searchable text](https://rootnia.io/en/modules/ocr/): RootNia's OCR module turns scanned pages, PDFs and images into searchable, machine-readable text, ready to classify and query.
- [RAG: answers grounded in your own documentation](https://rootnia.io/en/modules/rag/): What RAG (retrieval-augmented generation) is and how RootNia uses it so every LLM answer is grounded in your own documents.
- [NL-to-SQL: query databases in plain language](https://rootnia.io/en/modules/nl-to-sql/): NL-to-SQL turns plain-language questions into SQL queries so anyone on the team can query structured databases without writing code.

### [Comparisons](https://rootnia.io/en/compare/)

- [RootNia compared with manual document processing](https://rootnia.io/en/compare/rootnia-vs-manual-processing/): Manual document review and re-keying versus an agentic pipeline with traceable extraction. Time, errors, scale and control compared.
- [RootNia compared with using ChatGPT or Claude directly](https://rootnia.io/en/compare/rootnia-vs-chatgpt-claude/): How using ChatGPT or Claude directly on your documents differs from a RAG platform with connected sources, classification and traceability.
- [RootNia compared with IDP tools such as ABBYY or Kofax](https://rootnia.io/en/compare/rootnia-vs-abbyy-kofax/): How traditional IDP tools such as ABBYY or Kofax differ from an agentic platform with OCR, LLM-based understanding and traceable extraction.

## Sectores, módulos y comparativas (español)

### [Sectores](https://rootnia.io/sectores/)

- [IA documental para aseguradoras y corredurías](https://rootnia.io/sectores/seguros/): RootNia clasifica pólizas, siniestros y peritajes, y responde con RAG trazable sobre tu propia documentación. Despliegue on-prem o VPC dedicada.
- [IA documental para despachos y departamentos jurídicos](https://rootnia.io/sectores/legal/): Clasifica contratos, escritos y resoluciones y consulta tu fondo documental jurídico con RAG trazable. Sin que los documentos salgan de tu entorno.
- [IA documental para banca, inversión y equipos financieros](https://rootnia.io/sectores/finanzas/): Clasifica contratos, informes y documentación KYC y responde con fuentes verificables. Diseñada para facilitar el cumplimiento de DORA y RGPD.
- [IA documental para hospitales, clínicas y aseguradoras de salud](https://rootnia.io/sectores/salud/): Clasifica informes clínicos, protocolos y documentación administrativa y consulta con RAG trazable. Despliegue on-prem para datos de salud.
- [IA documental para equipos de ingeniería y desarrollo](https://rootnia.io/sectores/ingenieria/): Consulta especificaciones, documentación técnica, Jira y Confluence en lenguaje natural, con respuestas que citan la fuente exacta.
- [IA documental para logística, transporte y comercio exterior](https://rootnia.io/sectores/logistica/): Clasifica albaranes, CMR, facturas y documentación aduanera y extrae datos verificables sin reintroducirlos a mano. Conecta tus fuentes sin migrar.

### [Módulos](https://rootnia.io/modulos/)

- [MIKA: análisis multimodal de documentos](https://rootnia.io/modulos/mika/): MIKA lee texto, tablas, imágenes y páginas escaneadas a la vez y convierte documentos de formato mixto en una capa de conocimiento estructurado.
- [MOSAIC: análisis multi-observador con consenso inteligente](https://rootnia.io/modulos/mosaic/): MOSAIC ejecuta varios modelos especializados sobre el mismo contenido y concilia sus resultados en una respuesta de consenso con menos errores.
- [VERA: extracción verificada con anclaje de región](https://rootnia.io/modulos/vera/): VERA ancla cada dato extraído a su ubicación exacta en el documento original, para que cualquier respuesta se pueda verificar con un clic.
- [OCR: de escaneos e imágenes a texto buscable](https://rootnia.io/modulos/ocr/): El módulo OCR de RootNia convierte páginas escaneadas, PDF e imágenes en texto buscable y legible por máquina, listo para clasificar y consultar.
- [RAG: respuestas fundamentadas en tu propia documentación](https://rootnia.io/modulos/rag/): Qué es RAG (generación aumentada por recuperación) y cómo RootNia lo usa para que cada respuesta de un LLM se base en tus propios documentos.
- [NL-to-SQL: consulta bases de datos en lenguaje natural](https://rootnia.io/modulos/nl-to-sql/): NL-to-SQL traduce preguntas en lenguaje natural a consultas SQL para que cualquier persona consulte bases de datos sin escribir código.

### [Comparativas](https://rootnia.io/comparativas/)

- [RootNia frente al procesamiento manual de documentos](https://rootnia.io/comparativas/rootnia-vs-proceso-manual/): Revisión y reintroducción manual de documentos frente a un pipeline agéntico con extracción trazable. Tiempo, errores, escala y control.
- [RootNia frente a usar ChatGPT o Claude directamente](https://rootnia.io/comparativas/rootnia-vs-chatgpt-claude/): Diferencias entre usar ChatGPT o Claude directamente sobre tus documentos y una plataforma RAG con fuentes conectadas, clasificación y trazabilidad.
- [RootNia frente a herramientas IDP como ABBYY o Kofax](https://rootnia.io/comparativas/rootnia-vs-abbyy-kofax/): Diferencias entre las herramientas IDP tradicionales como ABBYY o Kofax y una plataforma agéntica con OCR, comprensión con LLM y extracción trazable.

## Optional

- [Full product description for LLMs](https://rootnia.io/llms-full.txt): modules, comparisons, plans and FAQ in English and Spanish

Last updated: 2026-10-03