RAG-Datenengineering-Basis
Unternehmensdokumente automatisch in eine KI-nutzbare Wissensdatenbank verwandeln · Parsing, Bereinigung, Anonymisierung, Komprimierung, Chunking, Evaluierung in einer durchgängigen Kette · On-Premises-Bereitstellung
In einem Satz erklärt
Die Qualität der KI-Antworten hängt von der Qualität der Daten ab, mit denen sie gefüttert wird
Wirkung der RAG-Wissensdatenbank = Modellfähigkeit × Datenqualität
Die Fähigkeiten der großen Modelle auf dem Markt unterscheiden sich kaum – den wahren Unterschied macht die Datenqualität. Die UGLYPEAR AI RAG-Datenengineering-Basis konzentriert sich darauf, die „Datenqualität“ zu maximieren: Verstreute Verträge, Berichte, Handbücher und Scans im Unternehmen werden durch unsere Pipeline zu sauberem, sicherem, belegtem und durchsuchbarem Wissen, das bei Anbindung an ein beliebiges großes Modell stabil performt.
Wir sind kein Chatbot
UGLYPEAR AI baut keine Dialogoberflächen – wir sind der Dateningenieur hinter der KI und „reparieren die Strecke zwischen Dokument und Vektordatenbank“.
Wir bauen keine Alleskönner-Plattform
Wir machen ausschließlich die Ebene des Datenengineering – bis zur Perfektion. Die Vorverarbeitungsschicht ist an beliebige RAG-Backends und gängige Vektordatenbanken anbindbar, ohne Bindung, ohne Lock-in.
Wir sind nicht nur ein Komprimierungstool
Komprimierung ist unser Kernhandwerk: ein Durchgang, doppeltes Ergebnis – kleinere Dateien + saubereres Wissen, Speicher- und Inferenzkosten sinken zugleich.
Fünfknotige Pipeline
Dateien ablegen, automatisch durchlaufen lassen, der Fortschritt ist jederzeit einsehbar
Parsing
PDF/OFD/Word/Excel/PPT/XPS, sechs Formate + OCR für Scans, Tabellenstruktur erhalten
Bereinigung
Kopf-/Fußzeilen, Seitenzahlen und Wasserzeichen entfernen, doppelte Inhalte ausscheiden, Ausgabe eines Bereinigungsberichts
Anonymisierung
Erkennung und Maskierung von 13 Kategorien sensibler Informationen: Gesichter, Amtssiegel, Ausweise, Kfz-Kennzeichen und mehr
Chunking
Intelligente Aufteilung nach Dokumenttyp, Eltern-Kind-Verknüpfung, vierstufige Inhaltsanreicherung
Evaluierung
Qualitätsprüfung auf Struktur-/Beziehungs-/Inhaltsebene, Aktualitätsgovernance des Wissens, Attributierung von Badcases
Fallen der Branche, die wir einzeln einebnen
Die sieben häufigsten Fallen beim Aufbau produktionsreifer Wissensdatenbanken – die Basis enthält die passenden Lösungen
Wer diese Basis braucht
Wer Dokumente hat und KI nutzen will, kommt am Datenengineering nicht vorbei
Mittel- und Großunternehmen mit eigener Wissensdatenbank
Viele Dokumente, gemischte Formate, hohe Compliance-Anforderungen
On-Premises-Bereitstellung, Daten verlassen das Intranet nicht
RAG-/KI-Anwendungsentwickler
Eigene Vorverarbeitung ist aufwendig und liefert unbeständige Ergebnisse
Direkte Integration über HTTP-API / SDK
Behörden-, Finanz- und Gesundheitskunden
Sensible Daten dürfen keinesfalls das Intranet verlassen
Kompatibel mit chinesischem Technologie-Stack, durchgängig lokalisiert
SaaS- und Dokumentenplattform-Anbieter
Möchten Kunden KI-Fähigkeiten hinzufügen, es fehlt das Datengerüst
Komprimierung + Vorverarbeitung integriert, doppelte Kostensenkung
Die fünf Fragen, die die Geschäftsführung am meisten interessieren
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-Datenengineering-Basis löst das Problem, „was gefüttert wird“ – so klug das Gehirn auch ist: Was ungewaschen hineingeht, kommt halbgart heraus. Messdaten zeigen, dass allein die Bildkomprimierung die Token-Kosten der Multimodal-Inferenz um 85.9% senkt.
Wie wird die Datensicherheit gewährleistet?
Das gesamte System wird in Ihrem eigenen Serverraum oder Ihrer Private Cloud betrieben; 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 durchgängig auditprotokolliert. Details unterDatensicherheitsarchitektur。
Ist das teuer?
Die Basis wird für die Strecke „Dokument bis Vektordatenbank“ abgerechnet – Ihre bestehenden KI-Investitionen müssen nicht verworfen werden. Zugleich senkt die Komprimierungsfähigkeit die Speicherkosten um 60%-80% und die Inferenz-Token-Kosten deutlich; bei den meisten Kunden decken die Einsparungen bei Speicher und Inferenz bereits den Großteil der Investition.Kontaktieren Sie uns für ein Angebot。
Unsere Dokumentformate sind sehr chaotisch – können Sie das verarbeiten?
Genau das ist unser Terrain. PDF, OFD, Word, Excel, PPT und XPS werden in sechs Formaten einheitlich geparst, Scans automatisch per OCR erkannt, Tabellen behalten ihre Zeilen-Spalten-Struktur. Im Praxistest wurden 443 Seiten OFD-Dokument mit festem Layout in rund 124 Sekunden end-to-end verarbeitet, Gesamtscore der Parsing-Qualitätsprüfung 0.924 (Vollpunktzahl in der Strukturebene).
Wie lange dauert die Inbetriebnahme? Beeinträchtigt das bestehende Systeme?
Die Basis bindet als eigenständige Middleware an Ihr bestehendes RAG-Backend und Ihre Vektordatenbank an und greift nicht in bestehende Systeme ein. Docker-Ein-Klick-Bereitstellung, Zugang über CLI/API/SDK – von der Umgebungsvorbereitung bis zum ersten erfolgreich verarbeiteten Dokumentest vergehen meist Tage. Details unterIntegration und Bereitstellung。
Geben Sie uns Ihre problematischsten Dokumente
Demo vereinbaren und die gemessene Wirkung mit Ihren eigenen Dokumenten sehen