Reichern Sie bis zu 100 Entitäten parallel an – mit Echtzeit-Fortschrittsverfolgung, Rate-Limiting pro Anbieter, automatischer Multi-Modell-Fusion und Export nach JSON oder Excel. Batch-Verarbeitung macht Entity Enricher vom Einzel-Entitäts-Tool zur produktionsreifen Datenpipeline.
JSON-Array einfügen
Von URL abrufen
Datei per Drag & Drop
Entitätsliste
Entitäten auswählen, gegen Schema validieren, Inline-Bearbeitung
Alle Entitäten gleichzeitig anreichern
Ratenbegrenzung pro Anbieter, SSE-Fortschritt pro Entität, Unterstützung für Abbrechen/Wiederholen
Ergebnisse pro Entität zusammenführen
Konflikterkennung und -auflösung laufen nach Abschluss jeder Entität automatisch
Strukturiertes Ergebnis-Array
Arbeitsmappe mit 3 Blättern inkl. Konflikten
Fügen Sie ein JSON-Array von Entitätsobjekten direkt in den Editor ein. Das System erkennt die Array-Struktur automatisch und extrahiert einzelne Entitäten. Der JSON-Editor bietet Syntaxhervorhebung, Validierungsmarkierungen und Zeilennummern.
Geben Sie eine REST-API-URL ein, um Entitäten aus der Ferne abzurufen. Unterstützt Bearer-Token, API-Schlüssel und Basic-Authentifizierung. Das System extrahiert Arrays automatisch aus verschachtelten Antwort-Wrappern (z. B. { results: [...] }).
Ziehen Sie eine JSON-Datei direkt auf die Seite. Das Einfüge-Overlay erkennt JSON-Inhalte aus der Zwischenablage oder abgelegten Dateien und lädt Entitäten automatisch.
Jeder Batch-Job streamt Fortschrittsereignisse über Server-Sent Events (SSE). Die Oberfläche zeigt:
Jede Entitäts-Ergebniskarte ist einklappbar und zeigt Tabs pro Modell mit der Rohausgabe sowie einen Tab mit dem zusammengeführten Ergebnis, wenn Fusion aktiviert ist. Fehlgeschlagene Entitäten können einzeln wiederholt werden, ohne den gesamten Batch neu auszuführen.
Die Batch-Verarbeitung verwendet nebenläufige Semaphore pro Anbieter, um innerhalb der API-Ratenlimits zu bleiben. Wenn Sie 50 Entitäten mit 3 Modellen anreichern, feuert das System nicht 150 API-Aufrufe auf einmal ab. Stattdessen respektiert es das konfigurierte Ratenlimit jedes Anbieters -- zum Beispiel 5 gleichzeitige Aufrufe an Anthropic, 10 an OpenAI und 3 an eine selbst gehostete Ollama-Instanz.
Ratenlimits sind pro Anbieter in den Einstellungen zur Modellverwaltung konfigurierbar. Das System maximiert den Durchsatz innerhalb Ihrer Limits und verhindert gleichzeitig 429-Fehler.
Ein strukturiertes JSON-Array mit einem Objekt pro Entität. Enthält die vollständige angereicherte Ausgabe, Metadaten und Fusionsergebnisse. Ideal für die programmatische Nutzung und nachgelagerte Datenpipelines.
[
{
"entity": { "name": "..." },
"enriched": { ... },
"metadata": {
"models": [...],
"cost_usd": 0.012
}
}
]Eine Arbeitsmappe mit drei Blättern für Analysten und Stakeholder:
Laufende Batch-Jobs können jederzeit abgebrochen werden. Der Abbruch erfolgt kontrolliert – laufende LLM-Aufrufe werden abgeschlossen (Sie erhalten weiterhin deren Ergebnisse), aber es werden keine neuen Aufrufe gestartet. Bereits abgeschlossene Entitäten behalten ihre Ergebnisse.
Vor dem Start eines Batches liefert das System eine Kostenschätzung auf Basis der ausgewählten Modelle, der Anzahl der Entitäten und der Schema-Komplexität. So können Sie die erwarteten Kosten prüfen, bevor Sie den Lauf starten.
Laden Sie Ihre Entitätsliste hoch, wählen Sie Modelle aus und reichern Sie bis zu 100 Entitäten parallel an. Exportieren Sie die Ergebnisse als JSON oder Excel mit vollständigen Konfliktberichten.
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