Exécutez plusieurs modèles d'IA en parallèle sur la même entité, détectez les conflits au niveau des champs entre leurs sorties et fusionnez les résultats en un seul enregistrement à haut niveau de confiance. C'est le différenciateur clé d'Entity Enricher : au lieu de faire confiance à un seul LLM, vous croisez les validations entre fournisseurs pour une précision maximale des données.
Données d'entité + schéma
Enrichit de manière indépendante
Enrichit de manière indépendante
Enrichit de manière indépendante
Comparaison champ par champ de toutes les sorties des modèles
Fusion basée sur des règles
Vote majoritaire, médiane, union
Arbitrage LLM
L'IA résout avec raisonnement
Enregistrement unique à haut niveau de confiance avec piste d'audit
Lorsque vous sélectionnez plusieurs modèles pour une tâche d'enrichissement, Entity Enricher envoie simultanément les mêmes données d'entité et le même schéma à chaque modèle. Chaque modèle s'exécute indépendamment, sans connaissance des résultats des autres modèles, garantissant des points de données réellement indépendants.
Le système prend en charge toute combinaison de fournisseurs -- Anthropic Claude, OpenAI GPT-4, Google Gemini, Mistral ou des modèles auto-hébergés via Ollama. La limitation de débit par fournisseur vous garantit de respecter les limites API de chaque fournisseur tout en maximisant le débit.
Le streaming SSE en temps réel affiche la progression au fur et à mesure que chaque modèle termine, y compris la progression par expertise avec la stratégie multi-expertise. Vous pouvez consulter les résultats partiels avant que tous les modèles aient terminé.
Une fois tous les modèles terminés, le moteur de détection de conflits compare leurs sorties champ par champ. La comparaison tient compte du type — différents types de champs utilisent différentes règles de comparaison :
| Type de champ | Méthode de comparaison | Règle d'accord |
|---|---|---|
| Chaîne / Scalaire | Correspondance exacte (normalisée) | Toutes les valeurs doivent être égales après normalisation de la casse et des espaces |
| Nombre | Correspondance numérique exacte | Toutes les valeurs doivent être des nombres identiques |
| Booléen | Correspondance exacte | Tous les modèles doivent s'accorder sur vrai/faux |
| Multilingue | Comparaison par langue | Chaque clé de langue est comparée indépendamment |
| Tableau | Comparaison d'ensembles (ordre ignoré) | Mêmes éléments quel que soit l'ordre |
| Objet | Récursif par propriété | Tous les champs imbriqués doivent correspondre |
| Valeurs null | null == absent | Les valeurs null et absentes sont traitées comme équivalentes |
Résolution déterministe par règles de vote. Rapide, prévisible et sans appel LLM supplémentaire.
Un modèle d'arbitrage examine chaque conflit à l'aide du contexte de l'entité et des descriptions de champs, puis prend une décision structurée.
Chaque enregistrement fusionné inclut des métadonnées d'arbitrage avec une provenance complète :
Ces métadonnées sont stockées avec l'enregistrement fusionné et exportées dans la feuille de conflits Excel, ce qui les rend adaptées aux processus de conformité où la provenance des décisions est essentielle.
Due diligence financière, profils de sécurité pharmaceutiques et contrôles de conformité, où les erreurs ont des conséquences matérielles.
Entités présentant des informations contradictoires selon les sources -- montants de financement, dates de création ou statuts réglementaires rapportés différemment d'une source à l'autre.
Lorsqu'aucun modèle ne dispose à lui seul de connaissances complètes. Les différents LLM sont entraînés sur des données différentes : exécuter plusieurs modèles comble donc les lacunes.
Lorsque les consommateurs en aval ont besoin de scores de confiance et de la provenance de chaque donnée, et pas seulement des valeurs finales.
Sélectionnez 2 modèles ou plus, exécutez-les en parallèle et découvrez comment la fusion résout les conflits. Sans engagement mensuel -- utilisez vos propres clés API et payez au token.
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