Entity enrichment एक विरल डेटा record -- एक कंपनी का नाम, एक दवा यौगिक पहचानकर्ता, एक संपत्ति का पता -- लेने और उसे बाहरी स्रोतों से संरचित, विस्तृत जानकारी के साथ बढ़ाने की प्रक्रिया है। यह गाइड बताती है कि entity enrichment कैसे काम करता है, AI-संचालित दृष्टिकोण पारंपरिक तरीकों की जगह क्यों ले रहे हैं, और multi-model enrichment अधिक सटीक परिणाम कैसे उत्पन्न करता है।
एक "entity" कोई भी वास्तविक-दुनिया की चीज़ है जिसके बारे में आप अधिक जानना चाहते हैं: एक कंपनी, एक व्यक्ति, एक फार्मास्युटिकल यौगिक, एक कानूनी entity, एक शोध पत्र, एक संपत्ति। "Enrichment" का अर्थ है कमियों को भरना -- जो आप जानते हैं (entity पहचानकर्ता) को लेना और जो आप नहीं जानते (उसकी विशेषताएँ, संबंध और मेटाडेटा) की खोज करना।
उदाहरण के लिए, केवल "Novartis" नाम दिए जाने पर, एक enrichment प्रक्रिया लौटा सकती है: मुख्यालय स्थान (Basel, Switzerland), कर्मचारियों की संख्या (105,000+), चिकित्सीय क्षेत्र (ऑन्कोलॉजी, कार्डियोवैस्कुलर, इम्यूनोलॉजी), हालिया अधिग्रहण, क्लिनिकल ट्रायल पाइपलाइन, और विभिन्न अधिकार क्षेत्रों में नियामक फाइलिंग।
मुख्य चुनौती केवल इस जानकारी को ढूँढना नहीं, बल्कि इसे संरचित करना है। एनरिचमेंट सिस्टम टाइप्ड, वैलिडेटेड आउटपुट देते हैं जिसे डाउनस्ट्रीम एप्लिकेशन प्रोग्रामेटिक रूप से उपयोग कर सकते हैं -- फ्री-टेक्स्ट सारांश नहीं, बल्कि विशिष्ट फ़ील्ड्स, टाइप्स और रिलेशनशिप्स वाला संरचित JSON।
मालिकाना डेटासेट (Apollo, ZoomInfo, Clearbit) के विरुद्ध डेटाबेस लुकअप। आप एक पूर्व-क्यूरेटेड डेटाबेस से क्वेरी करते हैं और प्रोवाइडर द्वारा दिए गए फ़ील्ड वापस प्राप्त करते हैं।
लार्ज लैंग्वेज मॉडल अपने ट्रेनिंग डेटा और तर्क क्षमताओं का उपयोग करके एंटिटीज़ पर शोध करते हैं, और आपके स्कीमा के अनुरूप संरचित आउटपुट लौटाते हैं।
AI-संचालित संवर्धन सभी उपयोग-मामलों के लिए डेटाबेस लुकअप की जगह नहीं लेता। जब आपको सत्यापित ईमेल पते या फ़ोन नंबर चाहिए, तो एक क्यूरेटेड डेटाबेस अब भी सही टूल है। लेकिन जब आपको कस्टम फ़ील्ड, गैर-मानक एंटिटी प्रकार, या क्रॉस-वैलिडेटेड संरचित डेटा चाहिए, तो AI-संचालित संवर्धन बेहतर है। कई टीमें दोनों दृष्टिकोणों का एक साथ उपयोग करती हैं।
सिंगल-मॉडल एनरिचमेंट की एक मूलभूत सीमा है: आप हर डेटा पॉइंट के लिए एक ही AI के ज्ञान और तर्क पर भरोसा कर रहे हैं। अलग-अलग LLM अलग-अलग डेटा पर प्रशिक्षित होते हैं, अलग-अलग क्षमताएँ रखते हैं, और अलग-अलग गलतियाँ करते हैं। जो तथ्य Claude सही बताता है, GPT-4 चूक सकता है, और इसके विपरीत भी।
मल्टी-मॉडल एनरिचमेंट इसका समाधान एक ही एंटिटी और स्कीमा पर कई मॉडल को समानांतर रूप से चलाकर करता है, फिर उनके आउटपुट की फ़ील्ड-दर-फ़ील्ड तुलना करता है। जब सभी मॉडल किसी मान पर सहमत होते हैं, तो कॉन्फिडेंस अधिक होता है। जब वे असहमत होते हैं, तो सिस्टम कॉन्फ्लिक्ट का पता लगाता है और उसे या तो नियतात्मक नियमों (बहुमत वोट, संख्याओं के लिए मीडियन) या संरचित तर्क के साथ LLM आर्बिट्रेशन का उपयोग करके हल करता है।
यह दृष्टिकोण, जिसे Entity Enricher मल्टी-मॉडल फ्यूज़न कहता है, किसी भी अकेले मॉडल की तुलना में मापने योग्य रूप से अधिक सटीक परिणाम देता है। यह एक ऑडिट ट्रेल भी प्रदान करता है -- प्रत्येक फ्यूज़ किया गया रिकॉर्ड यह दस्तावेज़ करता है कि कौन-से मॉडल सहमत हुए, कौन-से असहमत हुए, और टकरावों को कैसे हल किया गया।
एक आधुनिक AI-संचालित enrichment pipeline में चार चरण होते हैं:
आप जो आउटपुट चाहते हैं उसका स्ट्रक्चर परिभाषित करें। कौन-से फ़ील्ड, कौन-से टाइप, कितनी नेस्टिंग गहराई, कौन-से एक्सपर्टीज़ डोमेन। यही वह "सवाल" है जिसका उत्तर आपका एनरिचमेंट देगा।
AI स्कीमा जनरेशन के बारे में जानें →एंटिटी पहचानकर्ता दें -- नाम, ID, आंशिक डेटा या कोई अन्य जानकारी जो AI को एंटिटी पर शोध करने में मदद करे। बैच मोड एक साथ 100 तक एंटिटीज़ को सपोर्ट करता है।
बैच प्रोसेसिंग के बारे में जानें →कई AI मॉडल स्वतंत्र रूप से आपके स्कीमा के विरुद्ध प्रत्येक एंटिटी को संवर्धित करते हैं। प्री-फ्लाइट वर्गीकरण एंटिटी प्रकारों की पुष्टि करता है। प्रति-विशेषज्ञता प्रॉम्प्ट विशिष्ट परिणाम उत्पन्न करते हैं।
मल्टी-मॉडल फ्यूज़न के बारे में जानें →टकराने वाले मॉडल आउटपुट का समाधान किया जाता है। परिणाम स्ट्रक्चर्ड JSON या मल्टी-शीट Excel के रूप में एक्सपोर्ट किए जाते हैं, जिनमें कॉन्फ्लिक्ट रिपोर्ट और आर्बिट्रेशन तर्क शामिल होते हैं।
सभी फ़ीचर देखें →Entity enrichment किसी भी ऐसे domain पर लागू होता है जहाँ आपको वास्तविक दुनिया की entities के बारे में संरचित जानकारी चाहिए। यहाँ कुछ सबसे सामान्य अनुप्रयोग दिए गए हैं:
विनियामक स्थिति, क्लिनिकल ट्रायल, आणविक गुण, सुरक्षा प्रोफ़ाइल।
फंडिंग राउंड, मार्केट कैप, जोखिम संकेतक, सहायक कंपनी संरचनाएं।
क्षेत्राधिकार डेटा, अनुपालन प्रमाणन, कॉर्पोरेट गवर्नेंस।
साइटेशन मेट्रिक्स, h-index, संस्थागत संबद्धताएँ, मेथडोलॉजी।
ज़ोनिंग डेटा, मूल्यांकन, पड़ोस की जनसांख्यिकी, परमिट इतिहास।
कोई भी एंटिटी प्रकार जिसके लिए आप स्कीमा परिभाषित कर सकें। यह प्लेटफ़ॉर्म डोमेन-अज्ञेय है।
Entity Enricher विशेष रूप से स्कीमा-संचालित, बहु-मॉडल संवर्धन के लिए बनाया गया है। पारंपरिक प्लेटफ़ॉर्म्स के विपरीत जो प्रोप्राइटरी डेटाबेस से निश्चित फ़ील्ड सेट प्रदान करते हैं, Entity Enricher आपको वही सटीक आउटपुट संरचना परिभाषित करने देता है जिसकी आपको ज़रूरत है, क्रॉस-वैलिडेशन के लिए कई AI मॉडल चलाने देता है, और परिणामों को संघर्ष समाधान के साथ फ्यूज़ करने देता है।
टाइप्ड प्रॉपर्टीज़, नेस्टेड ऑब्जेक्ट्स, ऐरे और $ref रेफरेंस के साथ कोई भी आउटपुट स्ट्रक्चर परिभाषित करें।
2+ LLM एक साथ रन करें। फ़ील्ड-स्तरीय कॉन्फ्लिक्ट का पता लगाएँ। नियमों या LLM आर्बिट्रेशन से हल करें।
JSON पेस्ट करें, expertise domain और search key के साथ एक वैलिडेटेड schema पाएं। स्व-सुधार करने वाला।
रियल-टाइम प्रगति और Excel/JSON एक्सपोर्ट के साथ एक साथ 100 तक एंटिटीज़ को संवर्धित करें।
स्कीमा क्षेत्र के अनुसार विभाजित होता है ताकि विशिष्ट समानांतर LLM कॉल गहरे परिणाम दें।
बेमेल entities पर hallucination रोकने के लिए enrichment से पहले entity प्रकारों को सत्यापित करें।
अपना schema परिभाषित करें, अपने model चुनें, और मिनटों में संरचित entity डेटा प्राप्त करें। कोई सब्सक्रिप्शन नहीं, कोई निश्चित फ़ील्ड नहीं -- बस वही डेटा जिसकी आपको ज़रूरत है, कई AI model द्वारा वैलिडेट किया गया।
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