Base de ingeniería de datos RAG
Convierte automáticamente los documentos de la empresa en una base de conocimientos utilizable por la IA · análisis, limpieza, anonimización, compresión, segmentación y evaluación en toda la cadena · implementación local
Dicho en una frase
El nivel con que la IA responde depende de la calidad de los datos que se le sirven
Efecto de la base de conocimientos RAG = capacidad del modelo × calidad de los datos
En el mercado, la capacidad de los grandes modelos apenas difiere; lo que de verdad marca la diferencia es la calidad de los datos. La base de ingeniería de datos RAG de UGLYPEAR AI se dedica a llevar la «calidad de los datos» al extremo: los contratos, informes, manuales y escaneos dispersos por la empresa, tras pasar por nuestra canalización, se convierten en conocimiento limpio, seguro, con fuente y recuperable, que rinde de forma estable con cualquier gran modelo al que se conecte.
No somos un chatbot
UGLYPEAR AI no fabrica interfaces de chat: somos los ingenieros de datos detrás de la IA, y arreglamos «el tramo del camino entre el documento y la base vectorial».
No hacemos plataformas integrales gigantes
Solo hacemos la capa de ingeniería de datos, y la llevamos al extremo. La capa de preprocesamiento puede conectarse a cualquier backend RAG y a las principales bases vectoriales: sin ataduras ni dependencias.
No somos solo una herramienta de compresión
La compresión es nuestra especialidad: un solo procesamiento, doble resultado: archivos más pequeños + conocimiento más limpio, con descenso simultáneo de los costes de almacenamiento e inferencia.
Canalización de cinco nodos
Deje los archivos y todo el recorrido avanza automáticamente, con el progreso consultable en todo momento
Análisis
Seis formatos —PDF/OFD/Word/Excel/PPT/XPS— + OCR de escaneos, con conservación de la estructura de tablas
Limpieza
Eliminación de encabezados, pies, números de página y marcas de agua, deduplicación de contenido y emisión de un informe de limpieza
Anonimización
Detección y enmascaramiento de 13 categorías de información sensible: rostros, sellos oficiales, documentos de identidad, matrículas, etc.
Segmentación
Segmentación inteligente por tipo de documento, asociación padre-hijo y refuerzo de contenido en cuatro niveles
Evaluación
Control de calidad en tres capas —estructura/relaciones/contenido—, gobierno de la vigencia del conocimiento y atribución de los badcase
Recorrer las capacidades principales punto por punto Ver los datos medidos
Los errores del sector, los rellenamos uno a uno
Los siete errores más frecuentes al construir bases de conocimientos de producción, con su solución incorporada en la base
Quién necesita esta base
Si su empresa tiene documentos y quiere usar IA, no puede saltarse el paso de la ingeniería de datos
Empresas medianas y grandes con bases de conocimientos propias
Muchos documentos, formatos variados y requisitos de cumplimiento elevados
Implementación local: los datos no salen de la red interna
Desarrolladores de aplicaciones RAG / IA
Desarrollar el preprocesamiento internamente cuesta tiempo y esfuerzo y da resultados inestables
Integración directa vía API HTTP / SDK
Clientes gubernamentales, financieros y sanitarios
Datos sensibles que no pueden salir de la red interna bajo ningún concepto
Compatibilidad con la pila tecnológica nacional china y localización de toda la cadena
Proveedores de SaaS y plataformas documentales
Quieren añadir capacidades de IA a sus clientes y les falta el fundamento de datos
Compresión y preprocesamiento integrados: doble reducción de costes
Las cinco preguntas que más preocupan a la dirección
Respuestas directas y francas
Ya tenemos un gran modelo, ¿necesitamos esto?
Sí, hace falta. El gran modelo es el «cerebro», pero no conoce los documentos de su empresa. La base de ingeniería de datos RAG resuelve el problema de «qué se le sirve»: por inteligente que sea el cerebro, si come platos mal lavados, el resultado sigue medio crudo. Los datos medidos muestran que solo la compresión de imágenes ahorra el 85.9 % del coste de tokens en inferencia multimodal.
¿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. La información sensible se anonimiza automáticamente con IA antes de entrar en la base, y quién procesó qué y quién consultó qué queda registrado y auditable en todo momento. VéaseSistema de seguridad de datos。
¿Será muy caro?
La base se factura por el tramo «del documento a la base vectorial», sin que tenga que tirar su inversión actual en IA. Además, la compresión reduce los costes de almacenamiento entre un 60 % y un 80 % y ahorra una parte considerable de los tokens de inferencia; en la mayoría de los clientes, el ahorro en almacenamiento e inferencia cubre la mayor parte de la inversión.Contáctenos para obtener un presupuesto。
Nuestros documentos tienen formatos muy caóticos, ¿pueden procesarlos?
Ese es justamente nuestro terreno. Análisis unificado de los seis formatos principales —PDF, OFD, Word, Excel, PPT y XPS—, OCR automático de los escaneos y conservación de la estructura de filas y columnas de las tablas. En medición real, un documento OFD de diseño fijo de 443 páginas se procesó de extremo a extremo en unos 124 segundos, con una puntuación total de control de calidad de análisis de 0.924 (capa de estructura sobre 100).
¿Cuánto tarda la puesta en línea? ¿Afecta a los sistemas existentes?
La base se integra como middleware independiente con su backend RAG y su base de datos vectorial existentes, sin invadir el sistema actual. Despliegue con un clic en Docker, acceso múltiple vía CLI/API/SDK; desde la preparación del entorno hasta procesar el primer lote de documentos suele contarse en días. VéaseIntegración y despliegue。
Pónganos a prueba con los documentos que más le cuestan
Reserve una demostración y vea los resultados medidos con sus propios documentos