AI एंटिटी संवर्धन प्लेटफ़ॉर्मअपने असंरचित डेटा को एक स्वच्छ सूचना प्रणाली में बदलें
इसे अपने डॉक्युमेंट, स्प्रेडशीट, इमेज और ऑडियो रिकॉर्डिंग दें — साथ में लाइव वेब सर्च और दुनिया के सबसे बेहतरीन LLMs का ज्ञान। प्रतिस्पर्धी models हर फ़ील्ड की क्रॉस-चेक करते हैं, एक AI arbiter टकराव सुलझाता है, और semantic ID डुप्लिकेट को बाहर रखते हैं। संरचित, सत्यापित record एक साथ 40 भाषाओं तक में — सटीक डेटा, कल्पित कहानी नहीं।
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रॉ डेटा से सूचना प्रणाली तक
एक pipeline वह सब लेता है जो आपके पास है — दस्तावेज़, स्प्रेडशीट, आधे-भरे rows — और ऐसे records लौटाता है जिन पर आपका डेटाबेस भरोसा कर सके।
स्रोत
अपने मौजूदा सिस्टम से एक बैच लाएँ — या कोई एकल नई एंटिटी जैसे ही वह सामने आए। दस्तावेज़, इमेज, वेब सर्च, और LLM वर्ल्ड नॉलेज उसे भरते हैं जो आपका डेटा नहीं बताता।
संरचना
अपने लक्ष्य का सरल भाषा में वर्णन करें या एक नमूना पेस्ट करें — AI expertise domains के साथ एक typed schema का मसौदा तैयार करता है। इसे विज़ुअल रूप से या चैट के ज़रिए परिष्कृत करें।
सत्यापित करें
कई मॉडल प्रति ज्ञान क्षेत्र समानांतर में उत्तर देते हैं। टकराव फ़ील्ड दर फ़ील्ड पहचाने जाते हैं और नियमों या एक AI मध्यस्थ द्वारा हल किए जाते हैं — तर्क रिकॉर्ड किए जाने के साथ।
इंटीग्रेट करें
सत्यापित records आपकी मूल keys को हूबहू सुरक्षित रखते हुए और semantic IDs को स्थिर join keys के रूप में रखते हुए वापस प्रवाहित होते हैं। कोई डुप्लिकेट नहीं, कोई re-keying नहीं — प्रति फ़ील्ड 40 भाषाओं तक।
इसे देने के दो तरीके
बैच — आपके मौजूदा सिस्टम से
अपने डेटाबेस, CRM, या किसी भी REST एंडपॉइंट से सैकड़ों entity पुल करें — JSON पेस्ट करें या auth के साथ किसी URL से फ़ेच करें। उन्हें समानांतर में enrichment करें, प्रगति लाइव देखें, साफ़-सुथरे record वापस लिखें — या Excel में एक्सपोर्ट करें।
तुरंत — जैसे-जैसे नई entities आती हैं
आपके सिस्टम में एक नया lead, उत्पाद, या दस्तावेज़ प्रवेश करता है? इसे कुछ ही सेकंड में enrich करें — एक API call, एक n8n/Make ट्रिगर, या MCP के माध्यम से सीधे किसी chat से। संरचित, validated, डालने के लिए तैयार।
दोनों पथ समान सिमेंटिक ID साझा करते हैं — आज किसी बैच में एनरिच की गई एंटिटी और कल तुरंत फिर से सामने आने पर भी एक रिकॉर्ड पर ही पहुँचती है।
हर मान का एक पेपर ट्रेल होता है
अधिकांश AI टूल आपसे आउटपुट पर भरोसा करने को कहते हैं। हम आपको यह जाँचने देते हैं कि निर्णय कैसे लिया गया।
प्री-फ्लाइट जाँच
एक तेज़ model पहले आपके schema के विरुद्ध entity को classify करता है। “Titan” को एक ग्रह के रूप में enrich कर रहे हैं? एक भी token खर्च होने से पहले आपको चेतावनी दी जाती है।
प्रतिस्पर्धा में शामिल मॉडल
दो या अधिक LLM स्वतंत्र रूप से उत्तर देते हैं। आउटपुट schema-validated होते हैं; errors model के पास वापस जाते हैं ताकि वह स्वतः स्वयं को सुधार सके।
आर्बिट्रेट किया गया, रिकॉर्ड किया गया
फ़ील्ड-स्तरीय कॉन्फ्लिक्ट बहुमत, माध्यिका, या किसी AI मध्यस्थ द्वारा हल किए जाते हैं। हर निर्णय — सभी उम्मीदवार मान, विजेता, तर्क — रिकॉर्ड पर संग्रहीत होता है।
Acme Corp
कोई भी एंटिटी: कंपनी, ड्रग, कानूनी मामला, शोध पत्र...
मिलान — कंपनी
LLM क्रेडिट बर्बाद करने से पहले टाइप मिसमैच को पकड़ लेता है।
अपनी खुद की API keys लाएँ — किसी भी LLM provider के साथ काम करता है।
स्कीमा क्षेत्र के अनुसार विभाजित — सत्यापन विफलता पर स्व-सुधार करने वाले प्रॉम्प्ट पुनः प्रयास करते हैं।
प्रति मॉडल एक्सपर्टीज़ डोमेन रिस्पॉन्स का डीप मर्ज।
Acme Corp
आर्बिट्रेट किया गयातर्कसंगत फ़ील्ड-स्तरीय विरोध समाधान अंतिम विश्वसनीय परिणाम तैयार करता है।
एक LLM की कल्पना और आपके डेटाबेस के बीच आठ रक्षा परतें खड़ी हैं। हम hallucinations को कैसे रोकते हैं →
आपका डेटा, आपके model, आपकी keys
उन टीमों के लिए बनाया गया जिनका डेटा इमारत से बाहर नहीं जा सकता — इंफ़रेंस कहां होती है इस पर पूर्ण नियंत्रण के साथ क्लाउड की सुविधा।
अपनी खुद की API keys लाएँ
अपने ऑर्गनाइज़ेशन की Anthropic, OpenAI, या Gemini keys उपयोग करें — आपकी बिलिंग, आपके डेटा-प्रोसेसिंग एग्रीमेंट। प्लेटफ़ॉर्म keys तो बस ज़ीरो-सेटअप डिफ़ॉल्ट हैं।
अपने खुद के हार्डवेयर पर मॉडल रन करें
दो मिनट में लैपटॉप या ऑन-प्रेम GPU सर्वर पेयर करें और अपने लोकल Ollama तक सुरक्षित टनल के माध्यम से एनरिचमेंट रूट करें। संवेदनशील डेटा कभी क्लाउड LLM तक नहीं पहुँचता।
टनल कैसे काम करता है →निर्माण से ही tenant-पृथक
रिकॉर्ड्स, स्कीमा, फ़ाइलें और कॉन्सेप्ट रजिस्ट्री संगठन-स्कोप्ड होती हैं। प्रत्येक API की तक भूमिका-आधारित एक्सेस नियंत्रण।
संगठन और भूमिकाएँ →Entity Enricher क्यों
स्ट्रक्चर्ड LLM enrichment के लिए खासतौर पर बनाया गया, कोई और B2B डेटा वेंडर नहीं।
आपके सूचना तंत्र से जुड़ता है
बिल्ट-इनसंवर्धित रिकॉर्ड सीधे आपके डेटाबेस में वापस चले जाते हैं। आपकी इनपुट कीज़ शब्दशः संरक्षित रहती हैं, इसलिए हर पंक्ति अब भी अपने स्रोत से मैच करती है — और हर एंटिटी को एक स्थिर सिमेंटिक ID मिलती है: एक तैयार जॉइन की जो “Headache”, “Céphalée” और “Cephalalgia” को तीन के बजाय एक रिकॉर्ड में सुलझा देती है।
वेंडर की शर्तों पर अपारदर्शी आउटपुट। आपके सिस्टम तक पहुँचने से पहले आप इसे हाथ से फिर से री-की, मैच और समाधान करते हैं।
कस्टम स्कीमा
आप आउटपुट संरचना परिभाषित करते हैं। कोई भी entity प्रकार, कोई भी फ़ील्ड, कोई भी नेस्टिंग गहराई।
निश्चित फ़ील्ड सेट। जो वे देते हैं वही आपको मिलता है — 50 पूर्व-परिभाषित B2B फ़ील्ड।
मल्टी-मॉडल
2+ LLM एक साथ रन करें। परिणामों की तुलना करें। हर एक का सर्वश्रेष्ठ उपयोग करें।
एकल मॉडल, एकल प्रोवाइडर। क्रॉस-वैलिडेट करने या सटीकता सुधारने का कोई तरीका नहीं।
फ्यूज़न और आर्बिट्रेशन
नियम-आधारित या LLM-मध्यस्थित समाधान के साथ फ़ील्ड-स्तरीय कॉन्फ्लिक्ट डिटेक्शन।
एकल स्रोत पर आँख मूंदकर भरोसा। कोई संघर्ष जागरूकता नहीं।
कोई भी Domain, कोई भी Entity
कानूनी एंटिटी, फार्मा कंपाउंड, शोध पत्र, रियल एस्टेट — कुछ भी।
केवल B2B कंपनियाँ और कॉन्टैक्ट। उस दायरे से बाहर निकले तो आप अपने भरोसे हैं।
डिज़ाइन से बहुभाषी
बिल्ट-इनकिसी field को एक बार बहुभाषी के रूप में चिह्नित करें। एक ही enrichment कॉल वह value लौटाती है जो आपके द्वारा चुनी गई हर भाषा में अनुवादित होती है — 40 तक — बिना किसी अतिरिक्त LLM कॉल या अनुवाद पाइपलाइन के।
केवल अंग्रेज़ी में output। अनुवाद एक अलग चरण, एक अलग लागत, और एक अलग failure mode है।
अपने खुद के दस्तावेज़ लाएँ
नयाPDF, स्लाइड, स्प्रेडशीट, कॉन्ट्रैक्ट, स्कैन, ऑडियो रिकॉर्डिंग attach करें। विज़न-, PDF- और ऑडियो-सक्षम models उन्हें सीधे पढ़ते हैं; बाकी को सर्वर-साइड निकालकर अपने-आप इनलाइन कर दिया जाता है।
केवल टेक्स्ट इनपुट। डॉक्यूमेंट आपकी समस्या हैं — एनरिचमेंट से पहले आपको उन्हें कन्वर्ट, OCR, ट्रांसक्राइब, चंक और क्लीन करना होगा।
डिफ़ॉल्ट रूप से लागत-अनुकूलित
बिल्ट-इनप्रॉम्प्ट कैशिंग साझा प्रॉम्प्ट को समानांतर कॉल्स में इनपुट कीमत के ~10% पर पुनः उपयोग करती है, प्रत्येक एक्सपर्टीज़ डोमेन केवल अपने फ़ील्ड देखता है, और एक सस्ती प्री-फ्लाइट जाँच आपको गलत एंटिटी को एनरिच करने के लिए भुगतान करने से रोकती है।
बिना किसी टोकन-स्तरीय ऑप्टिमाइज़ेशन के फ्लैट प्रति-record मूल्य निर्धारण — और आपने वास्तव में क्या खर्च किया इसकी कोई जानकारी नहीं।
जहाँ आप काम करते हैं वहाँ काम करता है
अपना schema एक बार डिज़ाइन करें, फिर किसी भी स्केल पर enrich करें — वेब ऐप से, स्वचालित workflows से, या सीधे अपने कोड से।
बैच एनरिचमेंट
वेब ऐप से सैकड़ों entity को समानांतर में एनरिच करें। रियल-टाइम स्ट्रीमिंग, ऑटो-fusion, Excel एक्सपोर्ट।
n8n और Make वर्कफ़्लो
ऑटोमेटेड पाइपलाइन: नए डेटा पर ट्रिगर करें, एनरिच करें, अपने CRM या डेटाबेस में पुश करें। 400+ ऐप इंटीग्रेशन।
REST API
कस्टम इंटीग्रेशन के लिए प्रोग्रामैटिक एक्सेस। टाइप्ड OpenAPI स्कीमा, org-स्कोप्ड कीज़, सिंक और स्ट्रीमिंग एंडपॉइंट।
n8n के ज़रिए 400+ ऐप्स से कनेक्ट करें
n8n के विज़ुअल वर्कफ़्लो एडिटर के साथ स्वचालित एनरिचमेंट पाइपलाइन बनाएं। किसी भी स्रोत से डेटा खींचें, AI से एनरिच करें, और परिणाम कहीं भी पुश करें।
Entity Enricher एक एम्बेडेड MCP (Model Context Protocol) सर्वर के साथ आता है। अपने स्कीमा सूचीबद्ध करें, किसी एंटिटी को समृद्ध करें, परिणाम का निरीक्षण करें — सब कुछ चैट से। किसी वर्कफ़्लो एडिटर की आवश्यकता नहीं।
हर डोमेन के लिए बनाया गया
केवल B2B संपर्क ही नहीं। किसी भी entity प्रकार के लिए एक schema परिभाषित करें और उसे enrich करें।
हम कैसे तुलना करते हैं
किसी enrichment प्लेटफ़ॉर्म से आ रहे हैं — या अपनी खुद की LLM पाइपलाइन बना रहे हैं? किसी भी तरह, Entity Enricher यहाँ खड़ा है।
| फ़ीचर | Entity Enricher | Clay | Apollo / ZoomInfo | DIY LLM पाइपलाइन |
|---|---|---|---|---|
| कस्टम स्कीमा | हाथ से कोड किया गया | |||
| मल्टी-मॉडल एनरिचमेंट | आप ऑर्केस्ट्रेट करते हैं | |||
| फ्यूज़न और कॉन्फ्लिक्ट रिज़ॉल्यूशन | ||||
| सिमैंटिक ID (डीडुप) | ||||
| आर्बिट्रेशन ऑडिट ट्रेल | ||||
| कोई भी एंटिटी प्रकार | ||||
| सेल्फ-होस्टेड विकल्प | ||||
| API एक्सेस | ||||
| बैच प्रोसेसिंग | आप इसे बनाते हैं | |||
| CRM इंटीग्रेशन | n8n के माध्यम से | आप इसे बनाते हैं | ||
| Workflow Builder | n8n के माध्यम से | |||
| रखरखाव | प्रबंधित | प्रबंधित | प्रबंधित | आपका, हमेशा के लिए |
| मूल्य निर्धारण | पे-पर-टोकन | $185-495/माह + क्रेडिट | $49-249/mo | Eng समय + tokens |
अतीत को बैकफ़िल करें। भविष्य को एनरिच करें।
आपकी कंपनी का ज्ञान पहले से ही लिखा हुआ है — इसे क्वेरी-योग्य बनाएं। मुफ्त शुरू करें, अपनी खुद की API keys लाएं, और केवल LLM लागत का भुगतान करें।
मुफ़्त में शुरू करें