Arricchisca fino a 100 entità in parallelo con monitoraggio dell'avanzamento in tempo reale, limitazione della frequenza per provider, fusione multi-modello automatica ed esportazione in JSON o Excel. L'elaborazione in batch trasforma Entity Enricher da strumento per singola entità a pipeline di dati di livello produttivo.
Incolla array JSON
Recupera da URL
Trascina e rilascia il file
Elenco delle entità
Seleziona le entità, convalida rispetto allo schema, modifica in linea
Arricchisci tutte le entità simultaneamente
Limitazione della frequenza per provider, avanzamento SSE per entità, supporto per annullamento/ripetizione
Unisci i risultati per entità
Il rilevamento e la risoluzione dei conflitti vengono eseguiti automaticamente al completamento di ogni entity
Array di risultati strutturato
Cartella di lavoro a 3 fogli con conflitti
Incolla un array JSON di oggetti entità direttamente nell'editor. Il sistema rileva automaticamente la struttura dell'array ed estrae le singole entità. L'editor JSON offre evidenziazione della sintassi, indicatori di convalida e numeri di riga.
Inserire un URL di un'API REST per recuperare le entità da remoto. Supporta l'autenticazione con bearer token, chiave API e basic. Il sistema estrae automaticamente gli array dai wrapper di risposta annidati (ad es. { results: [...] }).
Trascinare un file JSON direttamente sulla pagina. L'overlay di incollaggio rileva il contenuto JSON dagli appunti o dai file rilasciati e carica automaticamente le entità.
Ogni processo batch trasmette gli eventi di avanzamento tramite Server-Sent Events (SSE). L'interfaccia mostra:
Ogni scheda dei risultati delle entity è comprimibile e mostra schede per modello con l'output grezzo e una scheda con il risultato unito quando la fusion è abilitata. Le entity non riuscite possono essere ritentate singolarmente senza rieseguire l'intero batch.
L'elaborazione batch utilizza semafori concorrenti per ciascun provider per rimanere entro i limiti di frequenza delle API. Se state arricchendo 50 entità con 3 modelli, il sistema non invia 150 chiamate API contemporaneamente. Rispetta invece il limite di frequenza configurato per ciascun provider -- ad esempio, 5 chiamate concorrenti ad Anthropic, 10 a OpenAI e 3 a un'istanza Ollama self-hosted.
I limiti di frequenza sono configurabili per ogni provider nelle impostazioni di gestione dei modelli. Il sistema massimizza il throughput entro i limiti impostati, prevenendo gli errori 429.
Un array JSON strutturato con un oggetto per entità. Include l'output arricchito completo, i metadati e i risultati della fusione. Ideale per il consumo programmatico e le pipeline di dati a valle.
[
{
"entity": { "name": "..." },
"enriched": { ... },
"metadata": {
"models": [...],
"cost_usd": 0.012
}
}
]Una cartella di lavoro a tre fogli progettata per analisti e stakeholder:
I batch job in esecuzione possono essere annullati in qualsiasi momento. L'annullamento è graduale: le chiamate LLM in corso vengono completate (ne ottieni comunque i risultati), ma non ne vengono avviate di nuove. Le entità già completate mantengono i loro risultati.
Prima di avviare un batch, il sistema fornisce una stima dei costi basata sui modelli selezionati, sul numero di entità e sulla complessità dello schema. Questo vi consente di convalidare il costo previsto prima di impegnarvi nell'esecuzione.
Caricate il vostro elenco di entità, selezionate i modelli ed effettuate l'enrichment di un massimo di 100 entità in parallelo. Esportate i risultati come JSON o Excel con report completi sui conflitti.
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