Сжатие документов госсектора - решение для ИИ-предобработки данных

Официальные документы с красными шапками, сканированные копии и приложенные материалы имеют большие размеры файлов. Накопление массивных исторических архивов вызывает быстрое расширение дискового пространства, а затраты на расширение оборудования остаются высокими.

OFD и PDF используются параллельно в различных версиях. Встроенные изображения, шрифты и векторная графика создают сложные структуры ресурсов, с которыми традиционные инструменты сжатия не могут эффективно справиться, что приводит к нестабильным коэффициентам сжатия.

Замена Xinchuang требует полномасштабной адаптации программного и аппаратного обеспечения, от операционных систем и процессоров до баз данных и промежуточного ПО. Решения для сжатия должны стабильно работать в отечественных средах.

Правительственные электронные документы должны храниться долгосрочно, с периодами архивирования длиной в десятилетия. Несжатые исходные файлы постоянно потребляют ресурсы хранения, создавая постоянные затраты на расширение и обслуживание.

Интеллектуально распознаёт внутреннюю структуру официальных документов, выполняя целевую оптимизацию встроенных изображений, векторной графики и избыточных шрифтов, значительно уменьшая размер файла без влияния на макет и читаемость.

Поддерживает набор национальных криптографических алгоритмов SM2/SM3/SM4. Сжатые документы могут быть зашифрованы, подписаны и проверены на целостность, удовлетворяя требованиям соответствия криптографических приложений государственных информационных систем.

Завершила проверку адаптации для основных программно-аппаратных стеков Xinchuang, стабильно работая на операционных системах Kylin/UOS, процессорах Phytium/Kunpeng, базах данных Dameng/Kingbase и промежуточном ПО TongWeb.

Структурированная запись метаданных для каждой операции сжатия. Записи журнала связаны через защищённые от изменения механизмы, и любое вмешательство вызовет ошибку проверки, удовлетворяя требованиям отслеживаемости аудита госсектора.

Приём документов для сжатия через стандартизированный REST API, поддержка пакетной отправки задач и асинхронных обратных вызовов, бесшовная интеграция с существующими системами электронного документооборота.

Автоматически распознаёт OFD, PDF и их внутренние структуры ресурсов, различая текст, изображения, векторную графику и другие типы, обеспечивая основу для последующего выбора стратегии сжатия.

Автоматически подбирает оптимальные стратегии сжатия на основе типа файла и характеристик содержимого, выполняя повторную дискретизацию изображений, поднабор шрифтов и очистку избыточных ресурсов для максимизации коэффициента сжатия с сохранением макета.

После сжатия выходные файлы подписываются национальным криптографическим алгоритмом SM2 и проверяются на целостность с помощью SM3, обеспечивая защиту документов от подмены на всём протяжении конвейера сжатия, передачи и архивирования.

Сжатые и подписанные документы записываются обратно в систему электронного архивирования или объектное хранилище, значительно сокращая объём архивного хранения, с сохранением журналов аудита для проверки.

Средний коэффициент сжатия PDF

Коэффициент сжатия OFD

Поддерживаемый набор национальных криптографических алгоритмов

Точность макета

Предоставляет стандартизированные образы контейнеров с поддержкой оркестрации Kubernetes, запуск сервисов сжатия за минуты, подходит для облачных государственных платформ и контейнерных сред Xinchuang.

Сервисы сжатия развёрнутые внутри государственных интранет-сетей, данные не покидают домен, поддержка централизованного управления и единой эксплуатации, удовлетворение требований защиты классифицированной информации и безопасности данных.

Предоставляет пакеты установки для «голого железа» Xinchuang, прямое развёртывание в средах Kylin/UOS + Phytium/Kunpeng без необходимости в среде выполнения контейнеров, подходит для сценариев строгого соответствия Xinchuang.

Получите API Key и выполните первый запрос на сжатие документов с помощью curl/Python/Java/Node.js

Полная спецификация OpenAPI 3.0, онлайн-отладчик, справочник кодов ошибок

Динамическая библиотека Rust SDK, заголовочные файлы C FFI, привязки Python, примеры кода на нескольких языках