Base d'ingénierie des données RAG

En une phrase

La qualité des réponses de l'IA dépend de la qualité des données qu'on lui donne

L'efficacité d'une base de connaissances RAG = capacité du modèle × qualité des données

Sur le marché, les capacités des grands modèles diffèrent peu ; ce qui creuse réellement l'écart, c'est la qualité des données. La base d'ingénierie des données RAG d'UGLYPEAR AI se consacre à pousser à l'extrême cette « qualité des données » : contrats, rapports, manuels et documents numérisés dispersés dans l'entreprise, une fois passés dans notre chaîne de traitement, deviennent des connaissances propres, sûres, sourcées et recherchables, qui se déploient de manière stable avec n'importe quel grand modèle.

Nous ne sommes pas un chatbot

UGLYPEAR AI ne produit pas d'interfaces conversationnelles : nous sommes l'ingénieur des données derrière l'IA — nous réparons le chemin « entre le document et la base vectorielle ».

Nous ne faisons pas de plateforme universelle

Nous nous concentrons sur cette seule couche d'ingénierie des données et la poussons à l'extrême. La couche de prétraitement peut se connecter à n'importe quel backend RAG et aux principales bases vectorielles, sans dépendance ni verrouillage.

Nous ne sommes pas seulement un outil de compression

La compression est notre spécialité : un seul traitement, double production — des fichiers plus petits + des connaissances plus propres, avec une baisse simultanée des coûts de stockage et d'inférence.

Chaîne de traitement à cinq nœuds

Déposez vos fichiers, tout s'exécute automatiquement, avec suivi de l'avancement à chaque instant

Analyse syntaxique

Six formats PDF/OFD/Word/Excel/PPT/XPS + OCR des documents numérisés, structures de tableaux préservées

Nettoyage

Suppression des en-têtes, pieds de page, numéros de page et filigranes, élimination du contenu dupliqué, rapport de nettoyage en sortie

Anonymisation

Détection et masquage de 13 catégories d'informations sensibles : visages, sceaux officiels, pièces d'identité, plaques d'immatriculation, etc.

Découpage en segments

Découpage intelligent par type de document, liens parents-enfants, enrichissement du contenu en quatre niveaux

Évaluation

Assurance qualité en trois couches structure/relations/contenu, gouvernance de la fraîcheur des connaissances, attribution des cas négatifs

Examiner les capacités clés une à une Voir les données mesurées

Les pièges du secteur, nous les comblons un par un

Les sept pièges les plus fréquents dans la construction de bases de connaissances de qualité production, chacun avec sa solution intégrée à la base

Pièges courants	Manifestations typiques	La solution d'UGLYPEAR AI
Découpage brutal à longueur fixe	Une phrase coupée en deux, sémantique rompue	Découpage par type de document : contrats par clause, manuels par chapitre, FAQ par question-réponse
Recherche vectorielle uniquement	Mauvais rappel des mots-clés comme les références de modèles et les numéros	Liaison des métadonnées et filtrage en amont, resserrage par service/type/période avant la recherche
Absence de contrôle d'autorisation	Même un stagiaire peut consulter les contrats de rémunération	Étiquettes d'autorisation au niveau des points de connaissance, contrôle fin par service/poste/niveau de confidentialité
Nettoyage documentaire insuffisant	Des données sales polluent toute la chaîne, les réponses contiennent numéros de page et filigranes	En-têtes, pieds de page et filigranes supprimés automatiquement, déduplication automatique du contenu répété, avec rapport de nettoyage
Ingestion d'informations sensibles sans aucune protection	Sceaux officiels des contrats et photos de pièces d'identité intégrés directement dans la base vectorielle	Détection et anonymisation automatiques par IA de 13 catégories avant ingestion, enregistrements de traitement auditables
Absence de boucle d'évaluation	Impossible de savoir où se situe l'erreur en cas de mauvaise réponse, donc aucune optimisation possible	Évaluation en trois couches + attribution des cas négatifs : les problèmes sont localisés sur l'étape précise de découpage/nettoyage/anonymisation
Mise à jour documentaire insuffisante	Les règles internes sont passées en trois versions, l'IA cite encore l'ancienne édition de l'an dernier	Gestion du cycle de vie : les nouvelles versions sont ingérées automatiquement, les anciennes sont dépriorisées et marquées obsolètes

À qui s'adresse cette base

Dès que votre entreprise possède des documents et souhaite utiliser l'IA, l'étape d'ingénierie des données est incontournable

Grandes et moyennes entreprises construisant leur propre base de connaissances

Documents nombreux, formats hétéroclites, exigences de conformité élevées

Déploiement sur site, données qui ne quittent pas le réseau interne

Développeurs d'applications RAG / IA

Un prétraitement développé en interne coûte du temps et des efforts, avec des résultats instables

Intégration directe via HTTP API / SDK

Clients du secteur public, financier et médical

Données sensibles, strictement interdiction de sortir du réseau interne

Compatibilité stack technologique national chinois, localisation sur toute la chaîne

Fournisseurs de SaaS et de plateformes documentaires

Vous souhaitez ajouter des capacités IA à vos clients, mais il manque le socle de données

Compression + prétraitement intégrés, double baisse des coûts

Les cinq questions que les dirigeants se posent le plus

Des réponses directes et franches

Nous avons déjà un grand modèle, avons-nous encore besoin de cela ?

Oui. Le grand modèle est le « cerveau », mais il ne connaît pas les documents de votre entreprise. La base d'ingénierie des données RAG résout la question « quoi lui donner » — aussi intelligent soit le cerveau, s'il reçoit des ingrédients mal nettoyés, le plat reste à moitié cuit. Les données mesurées montrent que la seule compression des images économise 85,9 % des coûts de tokens pour l'inférence multimodale.

Comment la sécurité des données est-elle garantie ?

L'ensemble du système est déployé dans votre propre salle serveurs ou cloud privé : documents, modèles et traitements ne quittent jamais le réseau interne. Les informations sensibles sont anonymisées automatiquement par l'IA avant ingestion, et tout est journalisé à des fins d'audit : qui a traité quoi, qui a consulté quoi. VoirDispositif de sécurité des données。

Est-ce que ce sera cher ?

La base est facturée sur le segment « entre le document et la base vectorielle », sans remettre en cause vos investissements IA existants. De plus, la capacité de compression réduit les coûts de stockage de 60 %-80 % et les coûts de tokens d'inférence de manière substantielle : chez la plupart des clients, les économies réalisées sur le stockage et l'inférence couvrent la majeure partie de l'investissement.Contactez-nous pour obtenir un devis。

Nos documents sont dans un grand désordre de formats, pouvez-vous les traiter ?

C'est précisément notre terrain de jeu. Analyse unifiée des six formats PDF, OFD, Word, Excel, PPT et XPS, OCR automatique des documents numérisés, structures de tableaux préservées. En test réel, un document OFD à mise en page fixe de 443 pages a été traité de bout en bout en environ 124 secondes, avec un score global d'assurance qualité de l'analyse de 0,924 (couche structure : note maximale).

Combien de temps avant la mise en production ? Cela risque-t-il de perturber les systèmes existants ?

La base s'interconnecte en tant que middleware autonome avec votre backend RAG et votre base vectorielle existants, sans intrusion dans vos systèmes actuels. Déploiement Docker en une seule étape, CLI/API/SDK comme modes d'accès multiples : de la préparation de l'environnement au traitement du premier lot de documents, comptez généralement quelques jours. VoirIntégration et déploiement。