AI не заработает на данных, которые невозможно доверенно использовать
Перед моделью, RAG или ассистентом нужен контур данных: понятные источники, чистые поля, нормальные документы, правила обновления и ограничения по безопасности.
Из архива файлов — в управляемый AI-ready контур
- ✓понятно, какие данные уже можно использовать для AI
- ✓дубли, мусор и конфликтующие записи вынесены в управляемый процесс
- ✓документы приведены к структуре, пригодной для поиска и чанкинга
- ✓есть критерии качества, README и правила обновления
Что входит в подготовку данных
Набор работ зависит от источников и цели: чистая аналитика, база знаний, RAG, ассистент, instruction dataset или fine-tuning.
Как проходит проект
Сначала проверяем, что именно нужно делать с данными, затем чистим, структурируем и проверяем результат на целевом сценарии.
Быстрая диагностика
Обсуждаем задачу, целевой AI-сценарий и просим небольшой сэмпл данных или документов.
AI-аудит данных
Описываем источники, качество, ограничения, риски и рекомендуемый маршрут работ.
Очистка и структурирование
Убираем дубли, нормализуем поля, готовим документы, метаданные и выбранный формат.
Проверка на сценарии
Смотрим, как подготовленные данные работают для поиска, RAG, ассистента, аналитики или датасета.
Передача результата
Отдаём датасет, корпус, README, отчёт по качеству, правила обновления и следующий маршрут.
Начните с объёма, который можно быстро проверить
Цены ниже — ориентиры из исходного материала. Финальный формат зависит от объёма, чувствительности данных, OCR, ручной валидации и требований к инфраструктуре.
Сценарии, где подготовка данных окупается быстрее всего
Если в данных есть персональные данные, договоры, переписка или коммерческая тайна, это учитывается с самого начала. Мы фиксируем ограничения, обсуждаем NDA, деперсонализацию, доступы, хранение в защищённом контуре и допустимость внешних API или облачных моделей.