RAG-платформа инженерии данных

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, официальные печати, документы, 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

Ошибки, знакомые отрасли, мы устраняем одну за другой

Семь самых частых ошибок при построении производственной базы знаний — в платформу встроены соответствующие решения

Частые ошибки	Типичное проявление	Решение UGLYPEAR AI
Грубое разбиение на блоки фиксированной длины	Фраза разрезана пополам, семантика разорвана	Разбиение по типу документа: договоры по пунктам, руководства по главам, FAQ по парам «вопрос–ответ»
Только векторный поиск	Ключевые слова вроде моделей и номеров плохо находятся	Привязка метаданных и фильтрация на этапе поиска: перед выборкой сужение по отделу/типу/времени
Нет контроля прав доступа	Стажёр тоже может найти договор о зарплатах	Метки прав на уровне единиц знаний: тонкое управление по отделам/должностям/уровням секретности
Недостаточная очистка документов	Грязные данные загрязняют всю цепочку, в ответах всплывают номера страниц и водяные знаки	Колонтитулы и водяные знаки удаляются автоматически, дубликатами автоматически дедуплицируются, с отчётом об очистке
Конфиденциальные данные попадают в базу без защиты	Официальные печати договоров и фото документов напрямую попадают в векторное хранилище	ИИ-детекция 13 категорий с автоматическим маскированием до добавления в базу, записи обработки поддаются аудиту
Отсутствие замкнутого цикла оценки	Ответ ошибочен, но неизвестно где — оптимизировать невозможно	Трёхуровневая оценка и атрибуция по негативной оценке: проблема локализуется до конкретного этапа — разбиение/очистка/маскирование
Несвоевременное обновление документов	Регламент пересмотрен три раза, а ИИ всё ещё цитирует прошлогоднюю версию	Управление жизненным циклом: новая версия автоматически добавляется в базу, старая автоматически понижается в весе и помечается как устаревшая

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

Совместимость с китайским отечественным стеком, 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, если на входе невымытые продукты, блюдо выйдет полусырым. 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:Система безопасности 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 страниц 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。