让您的 AI 流水线在面对真实世界数据时保持稳健

    Ertas Data Suite 为 AI 驱动的产品团队提供稳健的数据流水线基础设施——处理杂乱的客户上传文件、脱敏 PII，并在数据到达您的 AI 模型之前进行质量评分。本地部署满足受监管行业客户的需求。

    The Challenges You Face

    客户上传的数据破坏您的 RAG 流水线

    客户上传格式错误的 PDF、不一致的电子表格以及编码异常的文档。每一个都是潜在的流水线故障，最终表现为 AI 产品的缺陷。

    PII 泄漏进入训练数据和推理日志

    没有系统性脱敏，客户 PII 最终会出现在训练数据集、向量存储和推理日志中。一次事故就会侵蚀客户信任并引发监管风险。

    工程师修复数据流水线而非构建产品

    数据摄取和转换问题是工程中断的第一大来源。每小时调试格式错误的 CSV 解析器，就是少了一小时用于 AI 功能开发的时间。

    受监管客户要求本地处理

    医疗、法律和金融客户不会采用您的产品，除非数据处理在他们的基础设施上进行并有审计追踪。您目前无法保证这一点。

    How Ertas Solves This

    Ertas Data Suite 作为驱动您产品数据处理层的流水线基础设施。无需为客户上传的每种文档类型构建自定义摄取和转换代码，Data Suite 的 18 个处理节点涵盖完整范围——PDF、Word、PowerPoint、Excel/CSV、HTML、图像和音频——异常检测和质量评分在数据到达您的 AI 模型之前捕获问题。

    PII 脱敏作为专用节点内置于流水线中，而非事后附加。每个文档在到达 AI 模型或向量存储之前都经过可配置的脱敏处理。计划中的数据流式处理功能将实现持续处理——设置流水线监视数据源并自动处理新上传。本地部署满足要求在其基础设施上进行数据处理并有完整审计追踪的受监管行业客户。

    Key Features for AI 解决方案公司

    Data Suite

    稳健的多格式摄取

    8 个输入解析器（PDF、Word、PowerPoint、Excel/CSV、HTML、图像、音频）处理客户上传文档的现实情况。异常检测器在损坏或格式错误的文件破坏下游处理之前将其捕获。

    Data Suite

    作为基础设施的 PII 脱敏

    PII 脱敏器作为流水线节点运行，而非事后附加。每个文档在到达 AI 模型之前都经过脱敏处理。脱敏决策记录日志用于合规审计。

    Data Suite

    数据质量门控

    质量评分和异常检测节点强制执行数据质量阈值。未通过质量检查的文档被标记，而非静默地降低 AI 模型性能。

    Data Suite

    RAG 就绪导出

    RAG 导出器输出带有元数据前置内容的分块文本或结构化 JSON——可直接摄取到向量数据库。结合上游质量评分，确保 RAG 检索保持可靠。

    Data Suite

    可为受监管客户本地部署

    将 Ertas Data Suite 作为本地部署的一部分交付。原生桌面应用，无外部依赖。受监管行业客户获得审计追踪和气隙操作。

    Why It Works

    • 80-90% 的企业数据是非结构化的——当客户上传时，您的 AI 产品必须可靠处理这些杂乱的 PDF、电子邮件和文档（IDC、福布斯）。
    • AI/ML 团队将项目时间的 60-80% 用于数据准备而非模型开发——这些时间本可用于产品功能开发（哈佛商业评论）。
    • 全球数据准备市场预计到 2031 年将达到 168.4 亿美元，反映了对稳健数据流水线基础设施的普遍需求（Allied Market Research）。
    • 65.7% 拥有敏感数据的组织更倾向于本地部署——这些正是需要您的 AI 产品但无法使用纯云解决方案的受监管行业客户（Flexera 云状态报告）。
    • Ertas 获得了 Antler 的支持，Antler 是全球最活跃的早期风险投资公司之一，验证了市场对数据流水线基础设施的需求。

    Example Workflow

    一家 AI SaaS 公司收到客户文档上传——混合了 PDF、Word 文档和 HTML 页面——用于 RAG 驱动的知识库产品。数据流水线在 Data Suite 上运行：文件导入 → PDF 解析器 / Word 解析器 / HTML 解析器（按文件类型分支）→ 异常检测器 → PII 脱敏器 → 质量评分器 → RAG 分块器 → RAG 导出器。

    异常检测器捕获 15 个损坏的 PDF 和 8 个编码问题文件，将其隔离等待审查，而非让它们静默降低搜索结果质量。PII 脱敏器在所有文档进入向量存储之前，从中去除客户员工姓名、电子邮件地址和电话号码。质量评分器标记 47 个低置信度提取。

    清洁的已脱敏分块被导出到向量数据库。流水线在客户的本地服务器上运行，满足其医疗合规要求。审计追踪向客户的合规团队证明了 PII 处理情况——这一交付物以前需要数周的定制工具开发。

    Related Resources

    Blog

    Why Your RAG Pipeline Breaks on Client-Uploaded Data (and How to Fix It)

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    Building a PII Redaction Pipeline for AI-Ready Training Data

    Use Case

    Ertas for PII Redaction Pipelines

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    Ertas for PDF Parsing and Transformation

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