Führen Sie mehrere KI-Modelle parallel auf derselben Entität aus, erkennen Sie Konflikte auf Feldebene zwischen ihren Ausgaben und fusionieren Sie die Ergebnisse zu einem einzigen Datensatz mit hoher Konfidenz. Das ist das zentrale Alleinstellungsmerkmal von Entity Enricher: Anstatt einem einzelnen LLM zu vertrauen, führen Sie eine Kreuzvalidierung über mehrere Anbieter durch, um maximale Datengenauigkeit zu erzielen.
Entitätsdaten + Schema
Reichert eigenständig an
Reichert eigenständig an
Reichert eigenständig an
Feld-für-Feld-Vergleich aller Modellausgaben
Regelbasierte Zusammenführung
Mehrheitsentscheid, Median, Vereinigung
LLM-Arbitrierung
KI entscheidet mit Begründung
Einzelner Datensatz mit hoher Konfidenz und Prüfprotokoll
Wenn Sie mehrere Modelle für einen Enrichment-Auftrag auswählen, sendet Entity Enricher dieselben Entity-Daten und dasselbe Schema gleichzeitig an jedes Modell. Jedes Modell läuft unabhängig und ohne Kenntnis der Ausgaben anderer Modelle, was wirklich unabhängige Datenpunkte gewährleistet.
Das System unterstützt jede Kombination von Providern – Anthropic Claude, OpenAI GPT-4, Google Gemini, Mistral oder selbst gehostete Modelle über Ollama. Eine Ratenbegrenzung pro Provider stellt sicher, dass Sie innerhalb der API-Limits jedes Providers bleiben und gleichzeitig den Durchsatz maximieren.
Echtzeit-SSE-Streaming zeigt den Fortschritt an, sobald jedes Modell abgeschlossen ist – einschließlich des Fortschritts pro Fachbereich bei Verwendung der Multi-Fachbereich-Strategie. Sie können Teilergebnisse sehen, bevor alle Modelle fertig sind.
Nachdem alle Modelle abgeschlossen haben, vergleicht die Konflikterkennungs-Engine ihre Ausgaben Feld für Feld. Der Vergleich ist typabhängig -- für unterschiedliche Feldtypen gelten unterschiedliche Vergleichsregeln:
| Feldtyp | Vergleichsmethode | Übereinstimmungsregel |
|---|---|---|
| String / Skalar | Exakte Übereinstimmung (normalisiert) | Alle Werte müssen nach Normalisierung von Groß-/Kleinschreibung und Leerzeichen gleich sein |
| Zahl | Exakte numerische Übereinstimmung | Alle Werte müssen identische Zahlen sein |
| Boolean | Exakte Übereinstimmung | Alle Modelle müssen bei true/false übereinstimmen |
| Mehrsprachig | Vergleich pro Sprache | Jeder Sprachschlüssel wird unabhängig verglichen |
| Array | Mengenvergleich (Reihenfolge ignoriert) | Dieselben Elemente unabhängig von der Reihenfolge |
| Objekt | Rekursiv pro Eigenschaft | Alle verschachtelten Felder müssen übereinstimmen |
| Null-Werte | null == fehlend | Null und fehlend werden als gleichwertig behandelt |
Deterministische Auflösung mit Abstimmungsregeln. Schnell, vorhersehbar und ohne zusätzlichen LLM-Aufruf.
Ein Arbitrierungsmodell prüft jeden Konflikt anhand des Entitätskontexts und der Feldbeschreibungen und trifft dann eine strukturierte Entscheidung.
Jeder fusionierte Datensatz enthält Arbitrierungs-Metadaten mit vollständiger Provenienz:
Diese Metadaten werden zusammen mit dem fusionierten Datensatz gespeichert und im Excel-Konfliktblatt exportiert, wodurch sie sich für Compliance-Workflows eignen, bei denen die Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen wichtig ist.
Finanzielle Due Diligence, pharmazeutische Sicherheitsprofile und Compliance-Prüfungen, bei denen Fehler erhebliche Folgen haben.
Entitäten mit widersprüchlichen Informationen aus verschiedenen Quellen -- Finanzierungsbeträge, Gründungsdaten oder regulatorische Status, die von Quelle zu Quelle unterschiedlich angegeben werden.
Wenn kein einzelnes Modell über vollständiges Wissen verfügt. Verschiedene LLMs werden mit unterschiedlichen Daten trainiert, sodass mehrere Modelle Lücken schließen.
Wenn nachgelagerte Verbraucher Konfidenzwerte und Herkunftsangaben für jeden Datenpunkt benötigen, nicht nur die finalen Werte.
Wählen Sie 2+ Modelle aus, führen Sie sie parallel aus und sehen Sie, wie die Fusion Konflikte auflöst. Keine monatliche Bindung -- bringen Sie Ihre eigenen API-Schlüssel mit und zahlen Sie pro Token.
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