RAG-платформа инженерии данных
Автоматическое превращение корпоративных документов в базу знаний, пригодную для ИИ · полный цикл — разбор, очистка, маскирование, сжатие, разбиение, оценка · локальное развёртывание
Одной фразой
Уровень ответов ИИ определяется качеством данных, которыми его кормят
Качество RAG-базы знаний = возможности модели × качество данных
Возможности больших моделей на рынке различаются незначительно, реальный разрыв создаёт качество данных. UGLYPEAR AI RAG-платформа инженерии данных доводит «качество данных» до предела: разрозненные по предприятию договоры, отчёты, руководства и сканы после обработки нашим конвейером превращаются в чистые, безопасные, прослеживаемые до источника, доступные для поиска знания, которые стабильно работают с любой большой моделью.
Мы не чат-бот
UGLYPEAR AI не производит диалоговые интерфейсы — мы инженеры данных за спиной ИИ, ремонтирующие «участок пути от документа до векторного хранилища».
Мы не делаем платформу «всё в одном»
Мы занимаемся только слоем инженерии данных и доводим его до совершенства. Слой предобработки подключается к любому RAG-бэкенду и векторным хранилищам — без привязки и блокировки.
Мы больше, чем просто инструмент сжатия
Сжатие — коронное направление: одна обработка даёт двойной результат — меньшие файлы + более чистые знания, затраты на хранение и инференс снижаются одновременно.
Конвейер из пяти узлов
Загрузите файлы — всё проходит автоматически, ход выполнения виден на каждом шаге
Разбор
Шесть форматов PDF/OFD/Word/Excel/PPT/XPS + OCR для сканов, сохранение табличной структуры
Очистка
Удаление колонтитулов, номеров страниц и водяных знаков, исключение дубликатов, вывод отчёта об очистке
Маскирование
Детекция и скрытие 13 категорий конфиденциальных данных: лица, печати, документы, удостоверения личности, автономера и др.
Разбиение
Умное разбиение по типу документа, связи «родитель–потомок», четырёхуровневое усиление содержимого
Оценка
Трёхуровневый контроль качества структуры/отношений/содержимого, управление актуальностью знаний, атрибуция неудачных случаев
Просмотреть ключевые возможности по пунктам Посмотреть измеренные данные
Типичные ошибки при построении базы знаний — и как мы их устраняем
Семь самых частых ошибок при построении производственной базы знаний — в платформу встроены соответствующие решения
Кому нужна эта платформа
Если у вашего предприятия есть документы и вы хотите использовать ИИ, миновать этап инженерии данных не получится
Крупные и средние предприятия, строящие собственные базы знаний
Много документов, разнородные форматы, высокие требования к соответствию
Локальное развёртывание, данные не покидают внутреннюю сеть
Разработчики RAG / ИИ-приложений
Собственная предобработка отнимает время и силы, результаты нестабильны
Прямая интеграция через HTTP API / SDK
Государственные и корпоративные, финансовые, медицинские клиенты
Данные конфиденциальны — выход за внутреннюю сеть недопустим
Поддержка российских ОС (Astra Linux, ALT Linux), полная локализация цепочки
Поставщики SaaS и документных платформ
Не хватает фундамента данных, чтобы добавить ИИ-возможности клиентам
Сжатие и предобработка в одном решении — двойное снижение затрат
Пять вопросов, которые волнуют руководителей больше всего
Прямой и откровенный ответ
У нас уже есть большая модель. Это ещё нужно?
Нужна. Большая модель — это «мозг», но она не знает документов вашего предприятия. RAG-платформа инженерии данных решает проблему «чем кормить»: каким бы умным ни был мозг, на невымытых данных качественного ответа не получить. Измеренные данные показывают: одно только сжатие изображений экономит 85,9% стоимости токенов при мультимодальном инференсе.
Как обеспечивается безопасность данных?
Вся система разворачивается в вашем собственном серверном зале или частном облаке; документы, модели и обработка ни на шаг не выходят за пределы внутренней сети. Конфиденциальные данные маскируются ИИ автоматически до добавления в базу; кто что обработал, кто что искал — полная аудируемая запись. Подробнее: «Безопасность данных».
Это дорого?
Платформа тарифицируется по участку «от документа до векторного хранилища», не требуя демонтажа ваших текущих вложений в ИИ. Кроме того, возможности сжатия снижают затраты на хранение на 60–80% и существенно экономят токены инференса; у большинства клиентов экономия на хранении и инференсе покрывает большую часть вложений. Свяжитесь с нами для получения коммерческого предложения.
У нас очень разнородные форматы документов. Справитесь?
Это именно наша главная компетенция. Единый разбор шести форматов — PDF, OFD, Word, Excel, PPT, XPS, автоматический OCR для сканов, сохранение структуры строк и столбцов таблиц. По измерениям, сквозная обработка OFD-документа с фиксированной вёрсткой на 443 страницы занимает около 124 секунд, итоговый балл контроля качества разбора — 0,924 (максимум на структурном уровне).
Сколько времени до запуска? Не повлияет ли на существующие системы?
Платформа подключается как независимое промежуточное ПО к вашему существующему RAG-бэкенду и векторному хранилищу, не вторгаясь в действующие системы. Развёртывание Docker в один шаг, подключение через CLI/API/SDK; от подготовки среды до прогона первой партии документов — обычно считанные дни. Подробнее: «Интеграция и развёртывание».
Доверьте нам свои самые сложные документы
Запишитесь на демонстрацию — покажем измеренные результаты на ваших документах