Dokumentation

Alles, was Sie brauchen, um Entity Enricher in Ihre Datenpipeline zu integrieren.

Erste Schritte

In wenigen Minuten einsatzbereit:

  1. Erstellen Sie ein Konto und richten Sie Ihre Organisation ein
  2. Ihre LLM-Provider-API-Schlüssel konfigurieren
  3. Generieren oder laden Sie ein JSON-Schema für Ihren Entitätstyp hoch
  4. Reichern Sie Entitäten an – einzeln oder im Batch
  5. Nutzen Sie die API für programmatischen Zugriff mit Organisations-Zugriffsschlüsseln
  1. 1Der Stepper, von den Beispieldaten bis zur Datenbank
  2. 2Das Schema, Eigenschaft für Eigenschaft
  3. 3Modelle, Sprachen und die Suchschlüssel, aus denen angereichert wird
Die vier Schritte der Liste oben sind die vier Bereiche eines einzigen Bildschirms – ein Schema wird erstellt, ausgeführt und gelesen, ohne ihn zu verlassen.

Interaktive API-Dokumentation

Interaktive API-Dokumentation mit Beispielen für Anfragen/Antworten. Erfordert Authentifizierung.

Swagger UIReDoc

Authentifizierung

Die API unterstützt zwei Authentifizierungsmethoden: Bearer-JWT-Tokens für Web-Clients und API-Schlüssel (Format: ent_XXXX) für den programmatischen Zugriff über den X-API-Key-Header.Mehr erfahren →

Dokumentation

Erste Schritte

Schnelllinks, Authentifizierung und Swagger-/ReDoc-API-Explorer.

Grundkonzepte

Schemas, Expertisebereiche, Anreicherungsstrategien und die Qualitätskontrollen, die die Ausgabe zuverlässig machen.

Anreicherungsablauf

Schritt-für-Schritt-Anleitung der Anreicherungs-Pipeline von der Eingabe bis zur strukturierten Ausgabe.

Strategien

Einzeldurchlauf vs. Experten-Fachbereiche vs. Multi-Fachbereich – wann welcher Ansatz zu verwenden ist.

Klassifizierung

Pre-flight-Prüfung des Entity-Typs, die verhindert, dass die falsche Art von Objekt angereichert wird.

Multi-Modell-Fusion

Konflikterkennung auf Feldebene mit regelbasierter Zusammenführung oder LLM-arbitrierter Auflösung.

Mehrsprachig

Anreicherung in 40 Sprachen mit einem portablen, datenbankunabhängigen JSON-Format.

Semantic IDs

Stabile, organisationsbezogene IDs, die dieselbe Entität über Anreicherungen, Sprachen und Zeit hinweg deduplizieren.

Dokumentanhänge

Fügen Sie PDFs, Bilder, Office-Dokumente und Textdateien an jeden Anreicherungsjob an.

Halluzinationsprävention

8 Schutzschichten, die verhindern, dass LLMs strukturierte Daten erfinden.

Kostenoptimierung

Wie Prompt-Caching, Schema-Teilmengen und intelligentes Gating die Anreicherung günstig halten.

KI-Generierung

Generieren Sie ein JSON-Schema aus natürlicher Sprache oder einem Beispieldokument, mit LLM-Selbstkorrektur.

Mehrdeutigkeitsprüfung

Erkennen Sie Eigenschaftsnamen, die mehr als eine Frage stellen könnten, und legen Sie sie auf eine einzige Bedeutung fest.

Validierungsregeln

8 Validierungsregeln, die fehlerhafte Schemas erkennen, bevor sie ein Modell erreichen.

Workflow-Editor

Erstellen Sie eine Anreicherung durchgängig – Beispiel, Schema, Modelle, Ergebnisse – mit einem visuellen Eigenschaftsbaum-Editor.

Batch-Verarbeitung

Reichern Sie bis zu 100 Entitäten parallel an – mit Echtzeit-Fortschritt und Export.

Playground

Testen Sie benutzerdefinierte Prompts mit jedem KI-Modell – mit Antwortformatierung, Token-Verfolgung und dauerhaftem Verlauf.

Verlauf

Durchsuchen, filtern und analysieren Sie jedes Anreicherungsergebnis mit Gruppierung, Suchschlüsseln und Batch-Operationen.

Seite „Semantische IDs“

Durchsuchen, kuratieren und exportieren Sie Ihr Konzeptvokabular: Ähnlichkeitsvergleich, Duplikatsuche, Importe, Löschung, Migration des Embedding-Modells.

Database Sync

Spiegeln Sie Anreicherungen in Ihr eigenes PostgreSQL: SQL-Snapshot-Download plus ein idempotenter Delta-Feed mit Bestätigungen.

Kosten-Dashboard

Echtzeit-Kostenanalysen mit Zeitreihendiagrammen, Leistungsmetriken und Aufschlüsselungen pro Modell.

Organisationen & Rollen

Mandantenfähige Verwaltung mit 4 Rollen, Team-Einladungen und API-Schlüsseln pro Organisation.

Modelle & Preise

LLM-Modellverwaltung, automatische Preissynchronisierung, Zustandsprüfungen und BYOK-Unterstützung.

Modellrouten & Fähigkeiten

Warum die Fähigkeiten eines Modells von dem API-Endpunkt abhängen, über den es aufgerufen wird, und wie Entity Enricher sie pro Route misst.

Modell-Benchmarks

Vergleichen Sie Modelle anhand eines gespeicherten Anreicherungsszenarios – Ausgabe und Kosten nebeneinander.

Benchmark-Bewertung

Wie Qualitätswerte gegen eine Goldreferenz berechnet werden – Äquivalenz, Arrays, Teilwerte.

API-Schlüssel

Programmatischer Zugriff über X-API-Key, Scopes und Organisations-Zugriffsschlüssel.

n8n-Connector

Offizieller n8n-Community-Node: Aktionen, dynamische Dropdowns und SSE-gestützte Enrichments.

Make.com-Connector

Make.com Custom App mit 7 erstklassigen Modulen und dynamischen RPC-Dropdowns.

MCP-Server

Eingebetteter Model-Context-Protocol-Server für Claude Desktop / Code / Cursor — rufen Sie Anreicherungen direkt aus einem Chat auf.

Ollama-Tunnel

Führen Sie lokales Ollama über einen Reverse-WebSocket gegen die gehostete API aus – keine öffentlichen Ports, kein SSH.

ee-database Sync-Client

Open-Source-Apply-Client: Spiegelt Ihre Datenbanksynchronisierung über eine ausgehende WebSocket-Verbindung in Ihr eigenes PostgreSQL, Snapshot + Lease/Ack-Delta-Feed.

API-Referenz

Vollständige REST-API-Referenz mit Authentifizierung, Endpunkten und Codebeispielen.

Anwendungsfälle

Pharmazeutisch

Arzneimitteletiketten, ATC-Codes, Indikationen, mehrsprachige Produktinformationen.

Finanzen

Finanzdaten börsennotierter Unternehmen, Aufsichtsdokumente, strukturierte Marktdaten.

Recht & Compliance

Due Diligence von Entitäten, Sanktionsprüfung, Extraktion von Vertragsmetadaten.

Akademische Forschung

Autorenprofile, Publikationsmetadaten, institutionelle Zugehörigkeiten.

Immobilien

Immobiliendaten, Marktvergleiche, Bebauungs- und regulatorischer Kontext.

E-Commerce

Anreicherung von Produktkatalogen: Attribute, Kategorien, Compliance, mehrsprachige Inhalte.

Vergleichen

vs. Parallel AI

Multi-Modell-Fusion, Dokumente und Database Sync gegenüber einem einzelnen Web-Recherche-Agenten mit Konfidenzwert pro Feld.

vs. KI-Recherche-Agenten

Ein typisiertes Schema und relationale Persistenz vs. Agents mit einem Prompt pro Spalte in einer Tabelle.

vs. DIY-LLM-Pipeline

Kaufen Sie die Orchestrierung, statt sie selbst mit Instructor, BAML oder LangChain zu entwickeln.

vs. LlamaExtract

Anreicherung aus Modellwissen und dem Web statt Strukturextraktion aus Dokumenten.

vs. Diffbot

Reichern Sie die von Ihnen definierten Entitäten an, statt einen vorgefertigten Web-Knowledge-Graph abzufragen.

vs. Supabase MCP

Von JSON zu relationalen Daten: Vergleichen Sie von Agenten geschriebenes SQL mit geprüfter Identität, geprüften Beziehungen und Database Sync.

Anleitungen

Was ist Entity-Enrichment?

Definition, Ansätze und die Rolle LLM-basierter Anreicherung.

MCP-Datenanreicherung

Nutzen Sie Entity Enricher über claude.ai, Claude Desktop, Claude Code oder Cursor via MCP.

Funktionen

Multi-Modell-Anreicherung

Warum das parallele Ausführen mehrerer LLM besser ist als die Ausgabe eines einzelnen Modells.

KI-Schema-Generierung

Generieren Sie präzise JSON-Schemas aus Beschreibungen in natürlicher Sprache.

Batch-Verarbeitung

Verarbeiten Sie Hunderte von Entitäten parallel mit Echtzeit-Status.

Badge

Zeigen Sie, dass Ihre App mit Entity Enricher betrieben wird. Fügen Sie das Badge zu Ihrer Website oder README hinzu.

Bereitgestellt von Entity Enricher
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