RAG DATA PIPELINE
Unternehmensdokumente automatisch in eine KI-nutzbare Wissensbasis verwandeln · Parsen, Bereinigen, Anonymisieren, Komprimieren, Chunking, Evaluieren in einer durchgängigen Pipeline · On-Premises-Bereitstellung
In einem Satz erklärt
Wie gut eine KI antwortet, hängt von der Qualität der Daten ab, die ihr gefüttert werden
Wirkung der RAG-Wissensbasis = Modellfähigkeit × Datenqualität
Die Fähigkeiten der großen Modelle auf dem Markt unterscheiden sich kaum – den wahren Unterschied macht die Datenqualität. Die UGLYPEAR AI RAG DATA PIPELINE konzentriert sich genau darauf: Verstreute Verträge, Berichte, Handbücher und Scans im Unternehmen laufen durch unsere Pipeline und kommen als sauberes, sicheres, nachvollziehbar belegtes und durchsuchbares Wissen heraus – stabil in jedem großen Modell.
Wir sind kein Chatbot
UGLYPEAR AI baut keine Dialogoberflächen. Wir sind die Dateningenieure hinter der KI – und richten die Strecke zwischen Dokument und Vektordatenbank ordentlich her.
Wir bauen keine Alleskönner-Plattform
Wir machen ausschließlich die Ebene des Daten-Engineerings – und das konsequent gut. Die Vorverarbeitungsschicht lässt sich an beliebige RAG-Backends und gängige Vektordatenbanken anbinden: keine Bindung, kein Lock-in.
Wir sind mehr als ein Kompressions-Tool
Kompression ist unser Kernhandwerk – mit doppeltem Ertrag: kleinere Dateien und saubereres Wissen in einem einzigen Durchlauf. Speicher- und Inferenzkosten sinken zugleich.
Pipeline mit fünf Stationen
Dateien ablegen, automatisch durchlaufen lassen – der Fortschritt ist jederzeit einsehbar
Parsen
PDF, Word, Excel, PowerPoint und XPS, fünf Formate + OCR für Scans, Tabellenstruktur bleibt erhalten
Bereinigen
Kopf- und Fußzeilen, Seitenzahlen und Wasserzeichen entfernen, Dubletten ausscheiden – inklusive Bereinigungsbericht
Anonymisieren
Erkennung und Maskierung von 13 Kategorien sensibler Informationen: Gesichter, Amtssiegel, Ausweise, Kfz-Kennzeichen und mehr
Chunking
Intelligentes Zerteilen nach Dokumenttyp, Eltern-Kind-Verknüpfung, vierstufige Inhaltsanreicherung
Evaluieren
Qualitätsprüfung auf Struktur-, Beziehungs- und Inhaltsebene, Aktualitätsgovernance des Wissens, systematische Ursachensuche bei Fehlantworten
Bekannte Stolperfallen – von uns einzeln aus dem Weg geräumt
Die sieben häufigsten Fallen beim Aufbau produktionsreifer Wissensbasen – die Pipeline bringt für jede eine eingebaute Lösung mit
Für wen diese Pipeline gedacht ist
Wer Dokumente hat und KI nutzen will, kommt am Daten-Engineering nicht vorbei
Mittel- und Großunternehmen mit eigener Wissensbasis
Viele Dokumente, gemischte Formate, hohe Compliance-Anforderungen
On-Premises-Bereitstellung, die Daten verlassen das Intranet nicht
RAG- und KI-Anwendungsentwickler
Eigene Vorverarbeitung ist aufwendig und liefert unbeständige Ergebnisse
Direkte Integration über HTTP-API / SDK
Kunden aus dem öffentlichen Sektor, der Finanz- und Gesundheitsbranche
Sensible Daten dürfen keinesfalls das Intranet verlassen
Kompatibel mit gängigen Linux-Distributionen (u. a. SUSE, Debian, Ubuntu) – passend zur Initiative für digitale Souveränität
SaaS- und Dokumentenplattform-Anbieter
Sie möchten Kunden KI-Fähigkeiten bieten, es fehlt das Datengerüst
Kompression und Vorverarbeitung aus einer Hand, doppelter Kostenvorteil
Die fünf Fragen der Geschäftsführung
Direkte, ungeschönte Antworten
Wir haben bereits ein großes Modell – brauchen wir das noch?
Ja. Das große Modell ist das „Gehirn“, aber es kennt die Dokumente Ihres Unternehmens nicht. Die RAG DATA PIPELINE löst das Problem der richtigen „Fütterung“ – so klug das Gehirn auch ist: Wer ihm ungewaschene Daten vorsetzt, bekommt halbgare Antworten. Unsere Messdaten zeigen, dass allein die Bildkompression die Token-Kosten der Multimodal-Inferenz um 85,9 % senkt.
Wie wird die Datensicherheit gewährleistet?
Das gesamte System läuft in Ihrem eigenen Serverraum oder in Ihrer Private Cloud – Dokumente, Modelle und Verarbeitung verlassen durchgängig nicht das Intranet. Sensible Informationen werden vor der Aufnahme automatisch von der KI anonymisiert; wer was verarbeitet und wer was abgefragt hat, wird lückenlos protokolliert. Details unter Datensicherheitsarchitektur.
Ist das teuer?
Abgerechnet wird nur die Strecke „Dokument bis Vektordatenbank“ – Ihre bestehenden KI-Investitionen bleiben unangetastet. Zugleich senkt die Kompressionsfähigkeit die Speicherkosten um 60–80 % und die Token-Kosten bei der Inferenz erheblich. Bei den meisten Kunden decken die Ersparnisse bei Speicher und Inferenz bereits den Großteil der Investition. Fordern Sie ein Angebot an.
Unsere Dokumentformate sind sehr durchwachsen – bekommen Sie das hin?
Genau das ist unser Terrain. PDF, Word, Excel, PowerPoint und XPS werden einheitlich geparst, Scans automatisch per OCR erkannt, Tabellen behalten ihre Zeilen-Spalten-Struktur. Im Praxistest haben wir 443 Seiten eines Layoutdokuments in rund 124 Sekunden end-to-end verarbeitet – mit einem Gesamtscore von 0,924 in der Parsing-Qualitätsprüfung (Vollpunktzahl in der Strukturebene).
Wie lange dauert die Inbetriebnahme? Beeinträchtigt das bestehende Systeme?
Die Pipeline bindet als eigenständige Middleware an Ihr bestehendes RAG-Backend und Ihre Vektordatenbank an – ohne Eingriff in laufende Systeme. Mit Docker in einem Schritt einsatzbereit, Anbindung über CLI, API oder SDK: Von der Umgebungsvorbereitung bis zum ersten erfolgreich verarbeiteten Dokument vergehen in der Regel wenige Tage. Details unter Integration und Bereitstellung.
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