Cuando ejecuta el mismo enrichment en varios models de IA, Entity Enricher puede fusionar los resultados en una única salida de alta confianza. La fusion detecta conflictos entre las salidas de los models y los resuelve mediante reglas deterministas o arbitration con tecnología de LLM.
El detector de conflictos compara cada campo entre todas las salidas de los modelos. Los campos en los que todos los modelos coinciden pasan sin cambios. Los campos en los que los modelos difieren se marcan como conflictos que requieren resolución.
| Tipo | Método de comparación | Qué significa la concordancia |
|---|---|---|
| Escalar | Coincidencia exacta normalizada (recortada, en minúsculas, redondeada) | Todos los valores son iguales tras la normalización |
| Multilingüe | Comparación por idioma | Cada clave de idioma coincide entre modelos |
| Array | Comparación de conjuntos (independiente del orden) | Los mismos elementos independientemente del orden |
| Objeto | Recursivo por propiedad | Todas las propiedades anidadas coinciden |
| Null | Null es igual a ausente | Tratado como equivalente |
Los conflictos se resuelven mediante uno de dos métodos, según si seleccionó un modelo de arbitraje en la barra lateral.
Se aplican reglas deterministas según el tipo de dato de cada campo. No se necesitan llamadas adicionales al LLM: la resolución es instantánea y gratuita.
| Tipo de campo | Regla | Justificación |
|---|---|---|
| Cadena | Voto mayoritario; en caso de empate gana el valor más largo | Más detalle suele ser mejor |
| Número | Valor de la mediana | Robusto ante valores atípicos |
| Booleano | Mayoría; «true» gana los empates | Valor predeterminado conservador |
| Multilingüe | Voto por mayoría por idioma | Cada idioma se resuelve de forma independiente |
| Array | Unión de todos los elementos | Conservar toda la información |
| Objeto | Recursivo por campo | Aplicar reglas a campos anidados |
| Null frente a valor | Preferir no nulo | La falta de datos es peor que cualquier valor |
Desempate: Cuando los votos están empatados, gana el valor del modelo de mayor precio (como indicador de su capacidad), seguido del orden alfabético del nombre del modelo.
Cuando selecciona un arbitration model en la barra lateral, los conflictos se envían a un LLM para su resolución inteligente. El árbitro recibe el contexto de la entity, las descripciones de los campos del schema y todos los valores en conflicto, y luego toma decisiones razonadas.
Respaldo: Si el modelo de arbitraje falla (tiempo de espera, error), el sistema recurre automáticamente a la combinación basada en reglas para que siempre obtenga un resultado.
Tras la resolución de conflictos, el sistema construye un único resultado combinado y lo almacena como registro de «arbitraje» en la base de datos. Cada resultado combinado incluye un registro de auditoría para que pueda rastrear cómo se resolvió cada conflicto.
Cada resultado combinado incluye metadatos que documentan el proceso de fusión:
Una vez completada la fusión, la pestaña «Combinado» del panel de resultados muestra:
En el enriquecimiento por lotes, la fusión se realiza automáticamente cuando selecciona dos o más modelos. No es necesario hacer clic en «Combinar resultados» manualmente: en cuanto todos los modelos completan una entidad, la fusión se ejecuta y el resultado combinado aparece junto a las salidas de los modelos individuales.
fusion_started, conflicts_detected y fusion_completed en tiempo real.