RAG 数据工程基座
把企业文档自动变成 AI 能用的知识库 · 解析、清洗、脱敏、压缩、切片、评测全链路 · 私有化部署
一句话说清楚
AI 回答问题的水平，取决于喂给它的数据质量
RAG 知识库效果 = 模型能力 × 数据质量
市面上大模型能力相差不大，真正拉开差距的是数据质量。丑梨AI RAG 数据工程基座专注把"数据质量"做到极致：企业里散落的合同、报告、手册、扫描件，经过我们的流水线处理后，变成干净、安全、有出处、可检索的知识，接入任意大模型都能稳定发挥。
我们不是聊天机器人
丑梨AI不生产对话界面，我们是 AI 背后的数据工程师——把"文档到向量库之间那段路"修好。
我们不做大而全的平台
只做数据工程这一层，做到极致。预处理层可以对接任意 RAG 后端与主流向量库，不绑定、不锁定。
我们不只是压缩工具
压缩是看家本领：一次处理双重产出——更小的文件 + 更干净的知识，存储和推理成本同时下降。
行业里踩过的坑，我们逐个填平
生产级知识库建设中最常见的七个坑，基座内置对应解法
谁需要这个基座
只要你的企业有文档、想用 AI，就绕不开数据工程这一步
自建知识库的中大型企业
文档多、格式杂、合规要求高
私有化部署，数据不出内网
RAG / AI 应用开发商
自研预处理费时费力，效果不稳定
HTTP API / SDK 直接集成
政企、金融、医疗客户
数据敏感，绝不允许出内网
信创兼容，全链路本地化
SaaS 与文档平台服务商
想给客户加 AI 能力，缺数据地基
压缩 + 预处理一体化，成本双降
老板们最关心的五个问题
直接、坦率的回答
我们已经有大模型了，还需要这个吗？
需要。大模型是"大脑"，但它不了解你企业的文档。RAG 数据工程基座解决的是"喂什么"的问题——大脑再聪明，吃进去的是没洗干净的菜，做出来的还是夹生饭。实测数据表明，仅图片压缩一项就能为多模态推理节省 85.9% 的 token 成本。
数据安全怎么保障？
整套系统部署在您自己的机房或私有云，文档、模型、处理全程不出内网。敏感信息在入库前就被 AI 自动脱敏，谁处理了什么、谁检索了什么，全程审计留痕。详见数据安全体系。
会不会很贵？
基座按"文档到向量库之间"这一段收费，不用推倒您现有的 AI 投入。同时压缩能力让存储成本下降 60%-80%、推理 token 成本大幅节省，多数客户在存储和推理上省下的钱就能覆盖大部分投入。联系我们获取报价。
我们的文档格式很乱，能处理吗？
这正是我们的主场。PDF、OFD、Word、Excel、PPT、XPS 六大格式统一解析，扫描件自动 OCR，表格保留行列结构。实测 443 页 OFD 版式文档端到端处理约 124 秒，解析质检总分 0.924（结构层满分）。
上线要多久？会不会影响现有系统？
基座作为独立中间件对接您现有的 RAG 后端与向量库，不侵入现有系统。Docker 一键部署，CLI/API/SDK 多种接入方式，从环境准备到跑通第一批文档，通常以天计。详见集成与部署。