What is Unsiloed AI?
Unsiloed AI 解決了企業AI導入的最大瓶頸：無法可靠地處理和建構複雜的多模態資料。Unsiloed 運用專有的尖端視覺模型（VLMs），將非結構化文件—包括 PDFs、試算表和圖片在內—轉化為高度精確的結構化格式，如 JSON 或 Markdown。此解決方案專為需要企業級精確度和速度的開發人員和AI工程師而設計，以便在關鍵的文書密集型操作中部署穩健的 LLM 代理和自動化工作流程。
主要功能
Unsiloed AI 專注於三大核心技術支柱，以確保在轉換複雜文件時的準確性和上下文保留。
🧠 雙流架構 VLM
Unsiloed 的基礎是其專有的視覺模型（VLM），該模型採用雙流架構。這種方法使模型能夠同時理解文件中的文字內容、表格內的數值資料以及文件的視覺/階層式上下文。透過同時捕捉內容和結構，該系統確保了高保真度的提取，尤其對於視覺上複雜的文件。
⚙️ 領域感知解碼器
為最大化相關性和準確性，解碼器被設計為能理解特定領域的本體論。這項功能使系統能夠解析和提取資訊，同時保留原始上下文和階層，確保結構化輸出精確符合您的行業或特定使用案例需求，而非提供通用型輸出。
🔗 階層式索引以實現高效檢索
所產生的資料塊以階層式方式進行索引，採用父子對應關係。這種結構對於下游的 LLM 應用至關重要，因為它能夠高效且相關地檢索相關資訊，大幅提升 RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）系統所生成回應的品質和連貫性。
📄 多格式資料擷取
透過一個單一且強大的擷取層，集中管理您所有的內容流—從 PDFs 和 Docs 到 PPTs、試算表、Wikis 和資料庫。這消除了手動準備或拼湊脆弱、針對特定格式的解析腳本的需要，使您的團隊能夠專注於下游的AI開發。
使用案例
Unsiloed AI 部署於關鍵且文書密集型的環境中，在這些環境中，提取準確性至關重要，且錯誤成本高昂。
自動化金融文件處理
金融機構，例如銀行和抵押貸款服務商，處理著眾所皆知複雜的貸款發放和服務文件。Unsiloed 能夠擷取大量這類多模態文件，從表格和多變的文字排版中精確提取特定資料點（例如利率、條款、交易對象資訊），並立即將其結構化，用於合規性檢查和自動化決策代理。
擴展企業知識和報告
對於全球性組織而言，內部知識通常存在於分散的、非結構化格式中（Wikis、投影片、內部報告）。Unsiloed 能夠大規模地建構這些企業資料，使數百萬頁資料可供內部AI代理即時存取和搜尋。這項功能減少了通常用於建立客製化擷取管道的數月時間浪費，加速了組織知識助理的部署。
提升AI訓練的資料品質
AI團隊經常因訓練資料品質問題而苦惱，歸因於解析不佳的文件。透過提供高度準確、保留上下文的結構化資料（例如 LLM 就緒的 Markdown），Unsiloed 確保您的AI模型基礎可靠，減少雜訊，並提高模型在生產環境中的性能和可靠性。
結論
Unsiloed AI 是企業的終極解決方案，讓企業準備好超越非結構化資料瓶頸，並充分釋放 LLM 和AI代理的潛力。透過提供一個可擴展、高準確度的管道，將多模態內容轉化為可用且結構化的格式，Unsiloed 實現了對準確性要求嚴苛的自動化的即時部署。
準備好轉型您的非結構化資料了嗎？預約示範，看看 Unsiloed 如何處理您最具挑戰性的文件。
More information on Unsiloed AI
Launched
2025-03
Pricing Model
Freemium
Starting Price
$250 /month
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Source: Similarweb (Nov 3, 2025)
Unsiloed AI was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-11-03.
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