Base de ingeniería de datos RAG
Convertimos los documentos de su empresa en una base de conocimiento lista para la IA · análisis, limpieza, anonimización, compresión, segmentación y evaluación · despliegue 100 % privado
En una frase
La calidad de las respuestas de la IA depende de la calidad de los datos que recibe
Resultado de una base RAG = capacidad del modelo × calidad de los datos
Los modelos que hay en el mercado apenas se diferencian entre sí; lo que de verdad marca la diferencia es la calidad de los datos. Nuestra base de ingeniería de datos RAG existe para llevar esa calidad al máximo: los contratos, informes, manuales y escaneos dispersos por su empresa pasan por nuestra canalización y salen convertidos en conocimiento limpio, seguro, con fuente y recuperable, que rinde de forma estable con cualquier modelo al que lo conecte.
No somos un chatbot
UGLYPEAR AI no fabrica interfaces de conversación: somos los ingenieros de datos que hay detrás de la IA, y arreglamos el tramo que va del documento a la base vectorial.
No hacemos plataformas gigantes
Nos centramos en la capa de datos y la llevamos al extremo. El preprocesamiento se conecta con cualquier backend RAG y con las bases vectoriales más habituales: sin ataduras ni dependencias.
Somos más que una herramienta de compresión
La compresión es nuestra especialidad, y da doble fruto: archivos más pequeños y conocimiento más limpio, con los costes de almacenamiento e inferencia bajando a la vez.
Canalización de cinco nodos
Suelte los archivos y déjelos avanzar solos, con el progreso visible en todo momento
Análisis
Seis formatos —PDF/OFD/Word/Excel/PPT/XPS— más OCR de escaneos, con las tablas intactas
Limpieza
Elimina encabezados, pies, números de página y marcas de agua, deduplica el contenido y entrega un informe
Anonimización
Detección y enmascaramiento de 13 categorías de datos sensibles: rostros, sellos oficiales, documentos de identidad, matrículas…
Segmentación
Fragmentación inteligente según el tipo de documento, con vínculos padre-hijo y enriquecimiento en cuatro niveles
Evaluación
Control de calidad en tres capas (estructura, relaciones y contenido), gestión de la vigencia y trazabilidad de los fallos
Los errores típicos del sector, resueltos uno a uno
Los siete tropiezos más comunes al construir una base de conocimiento en producción, con la solución ya incorporada
¿Quién necesita esta base?
Si su empresa tiene documentos y quiere usar IA, antes o después pasará por la ingeniería de datos
Empresas medianas y grandes con bases de conocimiento propias
Muchos documentos, formatos dispares y requisitos de cumplimiento estrictos
Despliegue privado: los datos no salen de su red interna
Desarrolladores de aplicaciones RAG / IA
Construir el preprocesamiento uno mismo cuesta tiempo, esfuerzo y estabilidad
Integración directa por HTTP API / SDK
Sector público, banca y sanidad
Datos tan sensibles que no pueden salir de la red interna bajo ningún concepto
Compatible con distribuciones Linux habituales y requisitos de soberanía digital
Proveedores de SaaS y plataformas documentales
Quieren ofrecer IA a sus clientes, pero les falta la base de datos
Compresión y preprocesamiento integrados: doble ahorro de costes
Las cinco preguntas que nos hacen todas las direcciones
Respuestas directas, sin rodeos
Ya tenemos un modelo de lenguaje, ¿necesitamos esto?
Sí. El modelo es el «cerebro», pero no conoce los documentos de su empresa. La base resuelve el problema de «qué se le sirve»: por listo que sea el cerebro, si le sirven ingredientes mal lavados, el plato no sale bien. Los datos medidos muestran que solo la compresión de imágenes reduce el coste de tokens en inferencia multimodal un 85,9 %.
¿Cómo se garantiza la seguridad de los datos?
Todo el sistema se despliega en su propio centro de datos o nube privada: documentos, modelos y procesamiento no salen nunca de la red interna. Los datos sensibles se anonimizan automáticamente con IA antes de entrar en la base, y cada tratamiento y consulta queda registrado y auditable. Véase la arquitectura de seguridad de datos.
¿No será caro?
Se factura solo por el tramo «del documento a la base vectorial», sin que tenga que tirar lo ya invertido en IA. Además, la compresión reduce el almacenamiento entre un 60 % y un 80 % y recorta de forma notable los tokens de inferencia: en la mayoría de clientes, ese ahorro cubre gran parte de la inversión. Pídanos presupuesto.
Nuestros documentos tienen formatos de lo más variados, ¿podéis procesarlos?
Ese es justamente nuestro terreno. Análisis unificado de PDF, OFD, Word, Excel, PPT y XPS, OCR automático de escaneos y tablas que conservan filas y columnas. En pruebas reales, un documento OFD de 443 páginas se procesó de extremo a extremo en unos 124 segundos, con una puntuación de control de calidad de 0,924 (pleno en la capa de estructura).
¿Cuánto se tarda en ponerlo en marcha? ¿Afecta a nuestros sistemas?
La base se integra como middleware independiente junto a su backend RAG y su base vectorial, sin tocar el sistema actual. Se despliega con Docker en un solo paso, con acceso por CLI, API o SDK, y de la preparación del entorno al primer lote de documentos procesado se suele contar en días. Véase la página de integración y despliegue.
Pónganos a prueba con los documentos que más le cuestan
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