Reichern Sie beliebig viele Entitäten parallel an — mit Echtzeit-Fortschrittsverfolgung, automatischer Multi-Modell-Fusion und Export nach JSON oder Excel — begrenzt nur durch das Nutzungskontingent Ihres Tarifs, nicht durch eine feste Batch-Größe.
Zeilen gelangen über die Quellenleiste oberhalb des Rasters herein – drei Tabs, immer nur einer geöffnet. Beim Laden von Zeilen klappt die Leiste auf eine einzige Zeile zusammen („Einfügen / CSV · 12 Zeilen geladen“), damit das Raster die Höhe behält; klicken Sie auf diese Zeile, um einen anderen Satz zu laden.
Fügen Sie Zeilen direkt aus Excel, Google Sheets oder einem CSV-Export ein. Komma, Tabulator und Semikolon werden alle erkannt, eine Zelle in Anführungszeichen darf das Trennzeichen enthalten, und eine erste Zeile mit nicht-numerischen Namen wird als Spaltenüberschriften gewertet.
Ziehen Sie eine .csv-, .tsv- oder .json-Datei auf den Tab oder wählen Sie eine von der Festplatte. Eine JSON-Datei kann ein Array von Objekten oder ein einzelnes Objekt enthalten; die Spalten sind die Vereinigung ihrer Schlüssel, sodass auch ungleichmäßige Datensätze geladen werden.
Rufen Sie Entitäten von einem beliebigen REST-Endpunkt ab. Was zurückkommt, wird als Liste beliebig strukturierter Objekte gelesen, und die Spalten sind die Vereinigung ihrer Schlüssel.
Unterstützte Authentifizierung:
Wenn die API ein Objekt zurückgibt, prüft das System Schlüssel wie data, results, items auf ein eingebettetes Array.
Nach dem Laden erscheinen die Entitäten in einer auswählbaren Liste mit Validierungsstatus. Sie können auswählen, welche Entitäten in den Batch aufgenommen werden:
Die Seitenleiste spiegelt die Konfigurationsoptionen der Einzelanreicherung wider:
| Option | Beschreibung |
|---|---|
| Schema | Ziel-Schema, das die Struktur der Anreicherungsausgabe definiert |
| Strategie | Einzeldurchlauf, Expertise-Domänen oder Multi-Expertise (parallele Aufrufe pro Domäne) |
| Modelle | Ein oder mehrere KI-Modelle, die pro Entität ausgeführt werden. Mehrere Modelle ermöglichen automatische Fusion. |
| Sprachen | Sprachen für die mehrsprachige Feldanreicherung (z. B. Englisch + Französisch) |
| Klassifizierung | Optionales schnelles Modell zur Verifizierung des Entity-Typs vor der Enrichment |
| Arbitrierung | Modell für LLM-basierte Konfliktlösung während der Fusion. Wenn nicht gesetzt, wird eine regelbasierte Zusammenführung verwendet. |
Die Kostenschätzung steht in der Ausführungsleiste, direkt neben der Schaltfläche, die diese Kosten auslöst. Sie wird aus der Anzahl der Eigenschaften Ihres Schemas, den Token-Preisen der ausgewählten Modelle und der Anzahl der ausgewählten Entitäten berechnet. Bei automatischer Modellauswahl wird das Modell erst beim Start des Laufs bestimmt; der angezeigte Wert ist daher ein Median der infrage kommenden Modelle. Ein Bestätigungsdialog erscheint nicht bei jedem Lauf, sondern nur, wenn der Lauf ein echtes Risiko birgt — wenn er in eine verknüpfte Datenbank schreibt, die Schätzung hoch ist oder ausgewählte Zeilen übersprungen werden.
Alle ausgewählten Entitäten werden gleichzeitig verarbeitet. Jede Entität durchläuft die vollständige Enrichment-Pipeline unabhängig:
Alle Entitäten teilen sich das Ratenbudget jedes API-Schlüssels und Modells – die Anfragen und Token pro Minute, die der Anbieter diesem Schlüssel gewährt, ausgelesen aus seinen Antworten oder aus einer Ablehnung gelernt. Bei 20 Entitäten und 2 Modellen werden die Aufrufe an ein Modell, das 15 Anfragen pro Minute erlaubt, über die Minute verteilt, während das andere Modell in seinem eigenen Tempo läuft – so wird der Batch ohne 429-Fehler abgeschlossen.
Beim Start eines Laufs öffnet sich zwischen Symbolleiste und Tabelle eine Laufleiste, gespeist von Server-Sent Events (SSE): ein Fortschrittsbalken für den Batch, Erledigt / Fehlgeschlagen / Übersprungen als getrennte Zähler statt einer vermischten Zahl, die verstrichene Zeit mit einer aus den bereits abgeschlossenen Zeilen abgeleiteten Restzeit sowie die bisherigen Kosten im Vergleich zur Vorabschätzung. Über der Tabelle öffnet sich nichts — die Zeilen bleiben, wo Sie sie verlassen haben, und jede trägt ihren eigenen Zustand in der Spalte Status, neben Zeit und Kosten, die sie gebraucht hat.
Die Zeile hat noch keinen Lauf durchlaufen — die Zelle Status zeigt einen Bindestrich, statt sich die Spalte hinunter zu wiederholen.
Zum Batch zugelassen, wartet auf Platz im Ratenbudget des Schlüssels.
Die Beschriftung weicht einem Inline-Balken, der die abgeschlossenen Fachgebiet-Schritte von der Gesamtzahl zählt.
Alle Modelle haben geantwortet. Zeit und Kosten werden gefüllt, und die Ergebnisspalten werden lesbar.
Kein Modell hat für diese Zeile ein Ergebnis geliefert. Sobald der Batch endet, bietet die Leiste an, nur die fehlgeschlagenen Zeilen erneut zu verarbeiten.
Vor der Anreicherung verworfen – etwa wegen einer eindeutig abweichenden Klassifizierung –, sodass die Zeile nichts gekostet hat.
Die Chips Fertig / Fehlgeschlagen / Übersprungen in der Symbolleiste filtern die Tabelle auf diese Zeilen, und der Schalter Eingabe / Beides / Ergebnis zeigt dieselben Zeilen als das, was Sie gesendet haben, das, was zurückkam, oder beides nebeneinander.
Sie können einen laufenden Batch jederzeit abbrechen. Der Abbruch erfolgt kooperativ – Entitäten, die bereits in Bearbeitung sind, schließen ihren aktuellen LLM-Aufruf ab, aber es werden keine neuen Aufrufe gestartet. Teilergebnisse abgeschlossener Entitäten bleiben erhalten.
Die Batch-Verarbeitung ist auf Ausfallsicherheit ausgelegt. Einzelne Fehler stoppen den Batch nicht:
Nach Abschluss des Batches exportieren Sie die Ergebnisse in drei Formaten. Für jede Entität wird das Fusionsergebnis bevorzugt, sofern verfügbar; andernfalls wird das beste Modellergebnis verwendet.
Laden Sie die vollständigen Ergebnisse als strukturierte JSON-Datei mit allen Entitätsdaten, Modellausgaben und Fusions-Metadaten herunter.
Kopieren Sie die JSON-Ergebnisse direkt in die Zwischenablage, um sie in andere Tools oder Skripte einzufügen.
Eine Arbeitsmappe mit drei Tabellenblättern: Results (eine Zeile pro Entität mit abgeflachten Eigenschaften), Summary (Batch-Metadaten, Modelle, Kosten) und Conflicts (Konfliktdetails je Entität mit Begründung der Lösung).
| Limit | Wert |
|---|---|
| Max. Entitäten pro Batch | Keine feste Obergrenze — begrenzt durch das Nutzungskontingent Ihres Tarifs |
| Max. Entitätsdatengröße | 50.000 Zeichen |
| Max. Prompt-Länge | 100.000 Zeichen |
| Zeitüberschreitung beim URL-Abruf | 30 Sekunden |