Estrazione dati tramite LLM e funzionalità di arricchimento dati con IA | Entity Enricher

Funzionalità

Tutto ciò che serve per l'enrichment di entità basato sull'AI — dalla generazione dello schema all'esportazione in batch.

Intelligenza dello schema

Generazione di schema con AI

Incolla un qualsiasi JSON. L'AI genera uno schema tipizzato con domini di competenza, chiavi di ricerca e campi multilingue, con fino a 6 tentativi di autocorrezione.

Modifica in linguaggio naturale

Modifichi il proprio schema digitando “aggiungi un riferimento parent_company”: l'AI applica la modifica e suggerisce 5 miglioramenti.

Editor visuale dello schema

Albero delle proprietà con trascinamento e rilascio, raggruppamento per dominio di competenza, modifica inline, navigazione da tastiera, annulla/ripeti e salvataggio automatico.

Validazione a 8 regole

Correttezza del tipo, integrità dei $ref, assegnazione dell'expertise domain — tutto applicato automaticamente, così l'LLM si autocorregge prima che vediate i risultati.

Motore di arricchimento

Strategia multi-competenza

Lo schema si suddivide per dominio (finanziario, normativo, generale). Ogni competenza viene eseguita come una chiamata LLM parallela per risultati più approfonditi e specializzati.

Classification preliminare

Un LLM economico classifica il tipo di entità prima dell'arricchimento, prevenendo le allucinazioni quando le entità non corrispondono allo schema.

Output autocorrettivo

La validazione del modello intercetta le stranezze degli LLM in fase di esecuzione: i dizionari indicizzati diventano array, i null in forma di stringa diventano null reali, i campi obbligatori attivano nuovi tentativi.

Arricchimento multilingua

Arricchisci in 40 lingue simultaneamente. I campi multilingue vengono racchiusi come dizionari linguistici con valori per lingua.

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ID semantici

ID stabili, con ambito organizzazione, assegnati dai campi chiave di un oggetto affinché la stessa entità venga deduplicata tra arricchimenti, lingue e nel tempo — risoluzione delle entità integrata.

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Fusione multi-modello

Confronto affiancato

Esegua 2+ modelli LLM in parallelo. Confronti i risultati campo per campo prima dell'unione.

Rilevamento dei conflitti

Confronto basato sul tipo: corrispondenza esatta per gli scalari, per lingua per i contenuti multilingua, confronto di insiemi per gli array, ricorsivo per gli oggetti.

Risoluzione intelligente

Unione basata su regole (voto di maggioranza, mediana, unione) o arbitraggio LLM con motivazione, livelli di confidenza e tracciamento completo.

Batch e scalabilità

Elaborazione batch parallela

Arricchisca fino a 100 entità simultaneamente con limitazione della frequenza per provider e avanzamento SSE in tempo reale.

Recupero URL con autenticazione

Recuperate entità da qualsiasi API REST con autenticazione bearer, API key o basic. Estrae automaticamente gli array dai wrapper di risposta.

Esportazione Excel

Cartella di lavoro a tre fogli: Risultati (una riga per entità), Riepilogo (metadati e costi), Conflitti (dettagli di risoluzione).

Riprova e annulla

Annulla con completamento graduale delle operazioni in corso. Riprova solo le entità non riuscite. Stima dei costi prima di iniziare.

Sviluppatori e Ops

REST API

Accesso programmatico con documentazione OpenAPI. Chiavi dell'organizzazione con permessi basati sui ruoli per l'integrazione service-to-service.

Analisi dei costi

Grafici a serie temporali, ripartizione per provider, statistiche di performance per modello. Monitori la spesa su tutte le operazioni.

Multi-tenancy

Isolamento dell'organizzazione con quattro ruoli (admin, owner, editor, operator). Chiavi provider LLM per organizzazione con monitoraggio dell'utilizzo.