LLM डेटा एक्सट्रैक्शन और AI डेटा एनरिचमेंट फ़ीचर्स | Entity Enricher

फ़ीचर्स

AI-संचालित एंटिटी संवर्धन के लिए आवश्यक सब कुछ — स्कीमा जनरेशन से लेकर बैच एक्सपोर्ट तक।

स्कीमा इंटेलिजेंस

AI स्कीमा जनरेशन

कोई भी JSON पेस्ट करें। AI expertise domain, search key और बहुभाषी फ़ील्ड्स के साथ एक टाइप्ड schema जनरेट करता है — 6 तक स्व-सुधार प्रयासों के साथ।

प्राकृतिक भाषा संपादन

“add a parent_company reference” टाइप करके अपने स्कीमा को संशोधित करें — AI बदलाव लागू करता है और 5 सुधार सुझाता है।

विज़ुअल Schema एडिटर

एक्सपर्टीज़ डोमेन ग्रुपिंग, इनलाइन एडिटिंग, कीबोर्ड नेविगेशन, अनडू/रीडू और ऑटो-सेव के साथ ड्रैग-ड्रॉप प्रॉपर्टी ट्री।

8-नियम Validation

प्रकार शुद्धता, $ref अखंडता, expertise domain असाइनमेंट — सब कुछ स्वचालित रूप से लागू होता है ताकि LLM परिणाम दिखने से पहले स्वयं को सुधार ले।

संवर्धन इंजन

मल्टी-एक्सपर्टीज़ रणनीति

स्कीमा क्षेत्र के अनुसार विभाजित होता है (वित्तीय, नियामक, सामान्य)। प्रत्येक विशेषज्ञता एक समानांतर LLM कॉल के रूप में चलती है, जिससे गहरे, विशिष्ट परिणाम मिलते हैं।

प्री-फ्लाइट क्लासिफिकेशन

एक सस्ता LLM enrichment से पहले entity type को classify करता है, जिससे entity के schema से मेल न खाने पर hallucination रुकता है।

स्व-सुधार करने वाला आउटपुट

मॉडल वैलिडेशन रनटाइम पर LLM की विशिष्टताओं को पकड़ता है — इंडेक्स्ड डिक्ट्स ऐरे बन जाते हैं, स्ट्रिंग nulls असली nulls बन जाते हैं, और आवश्यक फ़ील्ड रिट्राई ट्रिगर करते हैं।

बहुभाषी संवर्धन

एक साथ 40 भाषाओं में एनरिच करें। बहुभाषी फ़ील्ड्स को प्रति-भाषा मानों के साथ language dictionaries के रूप में लपेटा जाता है।

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सिमैंटिक ID

स्थिर, संगठन-स्कोप्ड ID जो किसी ऑब्जेक्ट के की फ़ील्ड्स से असाइन किए जाते हैं ताकि वही एंटिटी एनरिचमेंट, भाषाओं और समय के आर-पार डिडुप हो जाए — एंटिटी रिज़ॉल्यूशन बिल्ट-इन।

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मल्टी-मॉडल फ्यूज़न

साथ-साथ तुलना

2+ LLM मॉडल समानांतर में रन करें। मर्ज करने से पहले परिणामों की फ़ील्ड-दर-फ़ील्ड तुलना करें।

कॉन्फ्लिक्ट डिटेक्शन

प्रकार-सजग तुलना: scalars के लिए सटीक मिलान, multilingual के लिए प्रति-भाषा, arrays के लिए set तुलना, objects के लिए रिकर्सिव।

स्मार्ट रिज़ॉल्यूशन

नियम-आधारित मर्ज (बहुमत वोट, माध्यिका, यूनियन) या रीज़निंग, कॉन्फिडेंस लेवल और पूरे ऑडिट ट्रेल के साथ LLM आर्बिट्रेशन।

बैच और स्केल

समानांतर बैच प्रोसेसिंग

प्रति-प्रोवाइडर रेट लिमिटिंग और रियल-टाइम SSE प्रगति के साथ एक साथ 100 तक एंटिटीज़ को संवर्धित करें।

Auth के साथ URL फ़ेच

bearer, API key, या basic auth के साथ किसी भी REST API से entity पुल करें। रिस्पॉन्स रैपर्स से ऐरे स्वतः एक्सट्रैक्ट करता है।

Excel एक्सपोर्ट

तीन-शीट वर्कबुक: Results (प्रति एंटिटी एक पंक्ति), Summary (मेटाडेटा और लागत), Conflicts (समाधान विवरण)।

पुनः प्रयास और रद्द करें

चल रहे कार्यों को सुचारू रूप से पूरा करते हुए रद्द करें। केवल विफल entity को पुनः प्रयास करें। शुरू करने से पहले लागत का अनुमान।

डेवलपर और Ops

REST API

OpenAPI डॉक्स के साथ प्रोग्रामैटिक एक्सेस। सर्विस-टू-सर्विस इंटीग्रेशन के लिए रोल-आधारित अनुमतियों वाली संगठन कीज़।

लागत एनालिटिक्स

टाइम-सीरीज़ चार्ट, प्रोवाइडर ब्रेकडाउन, प्रति-मॉडल परफ़ॉर्मेंस आँकड़े। सभी ऑपरेशनों में खर्च को ट्रैक करें।

मल्टी-टेनेंसी

चार भूमिकाओं (admin, owner, editor, operator) के साथ संगठन आइसोलेशन। उपयोग ट्रैकिंग के साथ प्रति-संगठन LLM प्रोवाइडर कीज़।