Ejecute varios modelos de IA en paralelo sobre la misma entidad, detecte conflictos a nivel de campo entre sus resultados y fusione los resultados en un único registro de alta confianza. Este es el diferenciador principal de Entity Enricher: en lugar de confiar en un solo LLM, realiza una validación cruzada entre proveedores para lograr la máxima precisión de los datos.
Datos de la entidad + esquema
Enriquece de forma independiente
Enriquece de forma independiente
Enriquece de forma independiente
Comparación campo por campo entre todas las salidas de los modelos
Combinación basada en reglas
Voto mayoritario, mediana, unión
Arbitraje por LLM
La IA resuelve con razonamiento
Un único registro de alta confianza con traza de auditoría
Cuando selecciona varios models para un trabajo de enrichment, Entity Enricher envía los mismos datos de la entity y el schema a cada model simultáneamente. Cada model se ejecuta de forma independiente sin conocimiento de las salidas de los demás models, lo que garantiza datos verdaderamente independientes.
El sistema admite cualquier combinación de proveedores: Anthropic Claude, OpenAI GPT-4, Google Gemini, Mistral o modelos autoalojados mediante Ollama. La limitación de tasa por proveedor garantiza que se mantenga dentro de los límites de API de cada proveedor a la vez que maximiza el rendimiento.
El streaming SSE en tiempo real muestra el progreso a medida que cada modelo se completa, incluido el progreso por dominio de experiencia cuando se usa la estrategia multiexperiencia. Puede ver resultados parciales antes de que todos los modelos terminen.
Una vez que todos los modelos finalizan, el motor de detección de conflictos compara sus salidas campo por campo. La comparación tiene en cuenta el tipo: los distintos tipos de campo usan reglas de comparación diferentes:
| Tipo de campo | Método de comparación | Regla de concordancia |
|---|---|---|
| Cadena / Escalar | Coincidencia exacta (normalizada) | Todos los valores deben ser iguales tras la normalización de mayúsculas/espacios en blanco |
| Número | Coincidencia numérica exacta | Todos los valores deben ser números idénticos |
| Booleano | Coincidencia exacta | Todos los modelos deben coincidir en verdadero/falso |
| Multilingüe | Comparación por idioma | Cada clave de idioma se compara de forma independiente |
| Array | Comparación de conjuntos (se ignora el orden) | Los mismos elementos independientemente del orden |
| Objeto | Recursivo por propiedad | Todos los campos anidados deben coincidir |
| Valores null | null == ausente | Null y ausente se tratan como equivalentes |
Resolución determinista mediante reglas de votación. Rápida, predecible y sin necesidad de una llamada adicional al LLM.
Un modelo de arbitraje revisa cada conflicto con el contexto de la entidad y las descripciones de los campos, y luego toma una decisión estructurada.
Cada registro fusionado incluye metadatos de arbitraje con procedencia completa:
Estos metadatos se almacenan junto al registro fusionado y se exportan en la hoja de conflictos de Excel, lo que los hace adecuados para flujos de trabajo de cumplimiento en los que importa la procedencia de las decisiones.
Diligencia debida financiera, perfiles de seguridad farmacéutica y controles de cumplimiento donde los errores tienen consecuencias materiales.
Entidades con información contradictoria entre fuentes -- importes de financiación, fechas de fundación o estados regulatorios que las distintas fuentes informan de forma diferente.
Cuando ningún model tiene conocimiento completo. Los distintos LLM se entrenan con datos diferentes, por lo que ejecutar varios models cubre las lagunas.
Cuando los consumidores posteriores necesitan puntuaciones de confianza y procedencia para cada dato, no solo los valores finales.
Seleccione 2 o más modelos, ejecútelos en paralelo y observe cómo la fusión resuelve los conflictos. Sin compromiso mensual: use sus propias claves de API y pague por token.
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