В условиях стремительного развития технологий искусственного интеллекта и машинного обучения качество данных стало одним из ключевых факторов успеха в разнообразных бизнес- и технологических решениях. Однако большая часть ценной информации по-прежнему «заперта» в неструктурированных форматах — многочисленных PDF, сканах, таблицах и иных документах, неудобных для автоматизированного анализа. Решить эту проблему призван стартап Reducto, поддерживаемый Y Combinator и успешно представивший свой продукт Reducto Studio. Reducto Studio — это веб-платформа, позволяющая компаниям и командам быстро и эффективно создавать точные пайплайны для обработки документов. Главная задача — превратить хаотичные документы в структурированную, проверенную и готовую к дальнейшему использованию информацию.
С помощью данной платформы можно не просто извлечь данные, но и проконтролировать качество результата, сравнить варианты парсинга и динамически оптимизировать схемы извлечения данных. Идея проекта родилась из личного опыта его основателей, Аdita и Раунaка, которые столкнулись с тем, что несмотря на доступность продвинутых AI-моделей, большинство компаний тратит колоссальное количество времени на подготовку качественных входных данных. Они поняли, что необходимые инструменты должны быть не только точными, но и удобными в использовании для различных категорий специалистов — от инженеров до бизнес-аналитиков. Ранняя версия Reducto представляла собой исключительно API для разработчиков, обеспечивающего высокую точность извлечения информации из неструктурированных документов. Однако со временем стало ясно, что удобный и мощный интерфейс, а также инструменты для копания и итеративной работы с пайплайнами для непрофильных специалистов не менее важны.
Так появилась идея веб-платформы Reducto Studio, которая сейчас концентрирует вокруг себя все основные возможности компании. Платформа позволяет пользователям загружать полные наборы документов и мгновенно получать отчёты о точности извлечения с подробной аналитикой по каждому полю и документу. Это открывает возможности для объективной оценки эффективности конкретных схем парсинга и сопоставления результатов нескольких прогонов. Кроме того, Reducto Studio способна автоматически генерировать и оптимизировать схемы извлечения, что существенно ускоряет запуск пайплайнов промышленного уровня. Ещё одной важной особенностью является возможность сохранения каждой итерации работы, что облегчает сравнение изменений и выбор оптимальных конфигураций.
Такой подход заметно снижает сложность настройки и позволяет гибко адаптироваться к разным типам документов и контекстам применения. В основе технологии Reducto лежит сочетание классических методов компьютерного зрения, OCR, а также современных моделей визуально-языкового типа (VLM), которые используются для коррекции ошибок извлечения и повышения общего качества распознавания. Такой гибридный подход помогает достичь уровня точности, который зачастую отсутствует у других решений на рынке. Reducto Studio не требует от пользователей предварительных договорённостей с командой или внесения платежей — любой желающий может зарегистрироваться, загрузить собственные документы и протестировать функционал системы. Это позволяет привлечь широкий круг пользователей, создавать сообщество обратной связи и постепенно улучшать UX и инструменты на основе реального опыта.
Особое внимание разработчики уделяют пользовательскому опыту. Интерфейс продуман так, чтобы быть понятным как техническим специалистам, так и тем, кто не имеет глубоких знаний в области программирования или машинного обучения. Такой подход расширяет возможности применения решения в различных бизнес-сценариях и значительно снижает барьеры к внедрению. Reducto Studio уже привлекла внимание крупных технологических и финансовых компаний благодаря своей надёжности, масштабируемости и точности. Это подтверждается разнообразием клиентов, которые используют платформу для обработки данных в области трейдинга, здравоохранения, страхования и других отраслей с высокими требованиями к качеству извлечения информации.
Индустрия работы с неструктурированными данными остаётся высококонкурентной. Параллельно с Reducto работают похожие проекты с разной степенью специализации и подходов. Однако именно внимательность компании к организационным особенностям процессов, универсальность решений и опора на последние достижения AI помогают выделяться на фоне конкурентов. Кроме извлечения данных из документов, Reducto стремится построить интеллектуальную систему, которая учится вместе с пользователем: запоминает корректировки, адаптируется к изменениям в форматах документов и сложности задач. Эта идея «институциональной памяти» особо важна, ведь реальная работа с документами вопреки ожиданиям часто затрагивает не только единичные случаи, а циклы изменений и постоянное улучшение.
