Pompelio позволяет организациям извлекать смысл из неструктурированных документов, используя ассоциативные рассуждения и знания, специфичные для предметной области, — без машинного обучения, моделей или переобучения. Pompelio решает корпоративную проблему фрагментированных данных, перегруженных языковыми терминами, обеспечивает объяснимые результаты без «черных ящиков» и готов к работе в глобальных, многоязычных и регулируемых средах.

В Pompelio мы создаём новую платформу обработки естественного языка (NLP), которая понимает и рассуждает подобно человеку — не посредством статистических догадок, а посредством структурированных знаний, абстракции и ассоциативной логики.
Pompelio превращает беспорядочные текстовые данные в смысл.

Мы хотим стать пионерами в создании основы для настоящего ИИ, способного понимать мир посредством концептуальных ассоциаций, объективных знаний и рассуждений, подобных человеческим.

Несмотря на масштабные инвестиции в поиск и автоматизацию, большая часть корпоративных данных остается разрозненной, неправильно понятой и недостаточно используемой.
Основные факты:

• 80% корпоративных данных неструктурированы — электронные письма, отчеты, журналы чатов, PDF-файлы.
• 30% времени работников сферы интеллектуального труда тратится на поиск внутренней информации (IDC)
• Ежегодные потери в электронной коммерции составляют 300 млрд долларов из-за ненадлежащего поиска и извлечения данных (Google × Harris)
• Межкультурная неоднородность: сотрудники думают и пишут по-разному в зависимости от языка и контекста
• Большие языковые Модели («чёрный ящик») искажают ~15% результатов (Stanford HELM, 2024) — неприемлемо в регулируемых областях

Pompelio представляет новый способ обработки неструктурированного текста — не с помощью статистических моделей, а с помощью ассоциативных рассуждений, основанных на тщательно отобранных знаниях в предметной области.

• Как это работает: Мы извлекаем сущности и связи из документов, используя специализированные словари, таксономии и нормативные стандарты.
• Они становятся частью структурированного графа знаний, где концепции связаны по смыслу, а не по ключевым словам.
• Пользовательские запросы интерпретируются с помощью этого графа, что обеспечивает контекстный поиск, обнаружение скрытых связей и получение объяснимых результатов.
• Никаких обучающих данных, перемаркировки или переобучения — только релевантные знания.

Основные преимущества:

• Детерминированность: каждый результат отслеживается и объясним
• Многоязычность: поддерживает глобальные команды и кросс-культурный контекст
• Адаптивность к предметной области: работает сразу с отраслевой логикой и словарём

Платформа Pompelio не является прототипом — она построена на проверенной основе, основные компоненты которой уже протестированы в реальных условиях массового производства.

What we’ve already delivered:

• Entity extraction and graph construction engine — completed and validated with external clients
• Graph-based interface prototype — allows users to explore semantic relationships across documents
• Multilingual parsing and reference integration — supports Cyrillic, Latin, and domain-specific terminologies
• Legacy engine IQDQ was used in production by logistics leaders like DPD and AliExpress for address parsing and validation

Что мы уже сделали:

• Движок извлечения сущностей и построения графов — завершён и проверен внешними клиентами
• Прототип интерфейса на основе графов — позволяет пользователям исследовать семантические связи в документах
• Многоязычный парсинг текстовых данных и создание связей между источниками текстовых данных — поддерживает кириллицу, латиницу и доменно-специфическую терминологию
• Наш старый движок IQDQ использовался в производстве ведущими логистическими компаниями, такими как DPD и AliExpress, для парсинга и проверки адресов

Что дальше:

• Q3 2025 — Запуск MVP для поиска документов и семантического анализа
• Q4 2025 — Первые пилотные проекты предприятий в области систем соответствия и внутренних знаний
• 2026 - 27 — Внедрение в странах БРИКС и расширение партнерской экосистемы

Pompelio спроектирован как многоуровневая платформа, которая адаптируется к различным потребностям предприятия — от поиска документов до логики соответствия и пользовательских служб знаний.

Основные модули:

• Поиск документов и семантическое связывание

Контекстно-зависимый поиск, выявляющий скрытые связи между документами, даже в разных форматах и на разных языках.

• Графический движок и навигационный интерфейс

Визуализируйте и анализируйте связи между людьми, событиями, терминами или предложениями в режиме реального времени.

• Инструментарий словарей и онтологий

Импортируйте, управляйте и версионируйте доменно-зависимые справочники (стандарты, глоссарии, таксономии). Машинное обучение не требуется.

• Ядро рассуждений

Ассоциативная логика, обеспечивающая структурированную интерпретацию запросов и текста — детерминированную, объяснимую и адаптивную к предметной области.

Глобальный спрос на интеллектуальную обработку неструктурированных данных стремительно растет, что обусловлено давлением регулирующих органов, неэффективностью работников сферы интеллектуального труда и требованиями цифровой трансформации.

Наш первоначальный фокус: корпоративный поиск и обоснование
$12.7B global enterprise search market (by 2032, CAGR >12%)

Что отличает Pompelio:

• Не просто очередной инструмент нейронного поиска.
• Без галлюцинаций и циклов переобучения.
• Работает в безопасной среде с приватной инфраструктурой.
• Работает на любых языках, в разных форматах и с любыми нормативными требованиями.

Межкультурное преимущество: готовность к глобальному развитию по умолчанию
Современные корпоративные среды по своей природе глобальны и многокультурны. Хотя английский язык де-факто является языком общения, он не является родным для подавляющего большинства работников сферы интеллектуального труда во всем мире. В результате люди формулируют мысли, пишут и ищут информацию по-разному, под влиянием своего родного языка, культурного контекста и ментальных моделей.
Традиционный поиск, даже семантический, с трудом справляется с преодолением этих пробелов, в значительной степени полагаясь на статистические корреляции и сопоставление ключевых слов.
Наша ассоциативная модель поиска более глубокая. Понимая значение концепций и опираясь на тщательно подобранные многоязычные предметно-ориентированные словари и онтологии, мы предлагаем систему, которая:

• Адаптируется к образу мышления пользователей, а не только к тому, что они печатают.
• Устраняет межкультурные различия в использовании языка.
• Предоставляет надежные результаты, не зависящие от языка.
• Это делает нашу платформу естественным решением для международных компаний, работающих в разных регионах, языках и культурных контекстах, — без зависимости от данных для обучения по каждому языку.

Мы не просто поддерживаем глобализацию. Мы делаем ее возможной.

👥 + Команда инженеров и моделирования знаний
Специалисты по распределенным системам, формальным онтологиям и предметно-ориентированным языковым структурам.

Pompelio - это команда с богатым опытом в сфере корпоративных ИТ, компьютерной лингвистики, разработки продуктов и вывода B2B-решений на рынок.

Оксана Трифонько – директор по маркетингу, GR, Investor Relations
Более 20 лет опыта в сфере связей с общественностью, корпоративных коммуникаций и стратегии управления рынком.
Занимала руководящие должности в крупных бизнес-группах (АФК «Система», РАО «ЕЭС России», розничная торговля, LegalTech).

Виталий Забавин, доктор наук – соучредитель, руководитель научной работы, технический директор
Изобретатель ассоциативной системы Pompelio.
Эксперт в области моделирования знаний, качества данных и обработки неструктурированных данных.
Более 20 лет исследований и проектирования систем в регулируемых отраслях.

Петр Дьяков — соучредитель, генеральный директор
Более 20 лет опыта в продажах корпоративных ИТ-решений и развитии бизнеса (Microsoft, VMware, Brocade, Rosa Virtualization).
Руководил запуском B2B-продуктов, разработкой партнерской стратегии и заключением крупных корпоративных сделок в регионе EMEA.

Мы создали движок.
Мы проверили подход.
Теперь мы готовы предоставить структурированное понимание организациям, которые в нём больше всего нуждаются.

Инвестиции помогут в:

• Завершении разработки MVP для поиска документов и навигации по графу знаний (3 квартал 2025 г.)
• Реализации двух пилотных корпоративных проектов в области систем соответствия и внутренних систем знаний (4 квартал 2025 г.)
• Расширении словарей предметной области и инструментария для привлечения партнеров
• Интеграции с основными магистрами права (LLM)
• Первых продажах и запуске GTM в регионах СНГ и БРИКС

Funding Round: Pre-Seed
Goal: Product-market fit, first recurring revenue, Series A prep

Join us in shaping the future of enterprise knowledge understanding.