Unsiloed AI

Unsiloed AI s'attaque au principal goulot d'étranglement dans l'adoption de l'IA en entreprise : l'incapacité à traiter et structurer de manière fiable des données complexes et multimodales. En utilisant des modèles de vision (VLM) propriétaires et à la pointe de la technologie, Unsiloed transforme les documents non structurés – y compris les PDF, les feuilles de calcul et les images – en formats structurés très précis, tels que JSON ou Markdown. Cette solution est spécifiquement conçue pour les développeurs et les ingénieurs en IA qui ont besoin d'une précision et d'une rapidité de niveau entreprise pour déployer des agents robustes basés sur les LLM et des flux de travail d'automatisation à travers des opérations critiques fortement documentées.

Principales Fonctionnalités

Unsiloed AI repose sur trois piliers technologiques essentiels pour garantir la précision et la préservation du contexte lors de la conversion de documents complexes.

🧠 Architecture VLM à Double Flux

Le fondement d'Unsiloed est son modèle de vision (VLM) propriétaire, qui utilise une architecture à double flux. Cette approche permet au modèle de comprendre simultanément le contenu textuel, les données numériques au sein des tableaux, ainsi que le contexte visuel/hiérarchique du document. En saisissant à la fois le contenu et la structure, le système garantit une extraction de haute fidélité, particulièrement pour les documents visuellement complexes.

⚙️ Décodeur Adapté au Domaine

Pour maximiser la pertinence et la précision, le décodeur est conçu pour comprendre l'ontologie spécifique au domaine. Cette capacité permet au système d'analyser et d'extraire des informations tout en préservant le contexte et la hiérarchie d'origine, garantissant que la sortie structurée s'aligne précisément avec les exigences de votre secteur ou de votre cas d'utilisation spécifique, plutôt que de fournir une sortie générique.

🔗 Indexation Hiérarchique pour une Récupération Efficace

Les segments de données résultants sont indexés hiérarchiquement à l'aide d'un mappage parent-enfant. Cette structure est cruciale pour les applications LLM en aval, car elle permet une récupération très efficace et pertinente des informations connexes, améliorant considérablement la qualité et la cohérence des réponses générées par les systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation).

📄 Ingestion de Données Multi-formats

Centralisez tous vos flux de contenu – des PDF et documents aux PPT, feuilles de calcul, wikis et bases de données – via une couche d'ingestion unique et robuste. Cela élimine le besoin de préparation manuelle ou d'assemblage de scripts d'analyse fragiles et spécifiques à chaque format, permettant à votre équipe de se concentrer uniquement sur le développement d'IA en aval.

Cas d'Utilisation

Unsiloed AI est déployé dans des environnements critiques, fortement documentés, où la précision de l'extraction est primordiale et les coûts d'erreur sont élevés.

Traitement Automatisé de Documents Financiers

Les institutions financières, telles que les banques et les gestionnaires de prêts hypothécaires, traitent des documents de montage et de gestion de prêts notoirement complexes. Unsiloed peut ingérer de grands volumes de ces documents multimodaux, en extrayant avec précision des points de données spécifiques (par exemple, taux d'intérêt, conditions, informations sur les contreparties) à partir de tableaux et de mises en page de texte variables, les structurant instantanément pour les vérifications de conformité et les agents de prise de décision automatisée.

Mise à l'Échelle des Connaissances et Rapports d'Entreprise

Pour les organisations mondiales, les connaissances internes résident souvent dans des formats disparates et non structurés (wikis, diapositives, rapports internes). Unsiloed structure ces données d'entreprise à grande échelle, rendant des millions de pages instantanément accessibles et interrogeables par des agents IA internes. Cette capacité évite les mois généralement perdus à construire des pipelines d'ingestion personnalisés, accélérant le déploiement d'assistants de connaissances organisationnels.

Qualité des Données Améliorée pour l'Entraînement de l'IA

Les équipes d'IA sont souvent confrontées à des problèmes de qualité des données d'entraînement en raison de documents mal analysés. En fournissant des données structurées très précises et préservant le contexte (comme du Markdown prêt pour les LLM), Unsiloed garantit que la base de vos modèles d'IA est fiable, réduisant le bruit et améliorant les performances et la fiabilité des modèles en production.

Conclusion

Unsiloed AI est la solution définitive pour les entreprises prêtes à dépasser les goulots d'étranglement des données non structurées et à réaliser pleinement le potentiel des LLM et des agents IA. En offrant un pipeline évolutif et de haute précision qui transforme le contenu multimodal en formats utilisables et structurés, Unsiloed permet le déploiement immédiat d'automatisations dont la précision est critique.

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