ドキュメント - Entity Enricher

ドキュメント

Entity Enricherをデータパイプラインに統合するために必要なすべて。

はじめに

数分で使い始められます:

アカウントを作成し、organizationをセットアップします
LLM プロバイダーの API キーを設定します
エンティティの型に対応する JSON スキーマを生成またはアップロードしてください
エンティティのエンリッチメントを開始 — 個別またはバッチで
組織アクセスキーを使用して、APIによるプログラムからのアクセスを行います

インタラクティブな API ドキュメント

リクエスト／レスポンスの例付きのインタラクティブな API ドキュメントです。認証が必要です。

Swagger UI ReDoc

認証

APIは2つの認証方法をサポートしています:Webクライアント向けのBearer JWTトークンと、X-API-Keyヘッダーを介したプログラムからのアクセス向けのAPIキー(形式:ent_XXXX)です。詳細はこちら →

ドキュメント

はじめに

クイックリンク、認証、および Swagger / ReDoc API エクスプローラー。

コアコンセプト

スキーマ、専門知識ドメイン、エンリッチメント戦略、そして出力の信頼性を高める品質管理。

エンリッチメントフロー

入力から構造化出力までのエンリッチメントパイプラインの段階的な解説。

戦略

シングルパス vs 専門ドメイン vs マルチエキスパティーズ — それぞれの使い分け。

classification

誤った種類の対象を enrichment するのを防ぐ、事前の entity タイプチェックです。

マルチモデルフュージョン

ルールベースのマージまたはLLMによるarbitrationでの解決を伴う、フィールドレベルの対立検出。

多言語対応

移植性が高くデータベースに依存しない単一の JSON 形式で、40 言語の enrichment を行います。

セマンティックID

組織スコープの安定したIDで、同じエンティティをエンリッチメント、言語、時間をまたいで重複排除します。

ドキュメント添付ファイル

PDF、画像、Officeドキュメント、テキストファイルを任意のエンリッチメントジョブに添付できます。

ハルシネーション防止

LLM が構造化データを捏造するのを防ぐ8つの防御レイヤー。

コスト最適化

プロンプトキャッシュ、スキーマサブセット化、スマートゲーティングがエンリッチメントを安価に保つ方法。

AI生成

自然言語またはサンプルドキュメントから、LLM の自己修正を用いて JSON スキーマを生成します。

スキーマエディタ

ドラッグ＆ドロップ、インライン編集、AI支援によるリファインメントを備えたビジュアルエディター。

検証ルール

モデルに到達する前に、壊れたスキーマを検出する8つの検証ルール。

バッチ処理

最大100件のエンティティを、リアルタイムの進捗表示とエクスポートとともに並列にエンリッチします。

Playground

任意の AI model に対してカスタム prompt をテストできます。レスポンス整形、トークン追跡、永続的な履歴を備えています。

レコード

グループ化、検索キー、バッチ操作を使って、すべてのエンリッチメント結果を閲覧、フィルタリング、分析できます。

コストダッシュボード

時系列チャート、パフォーマンス指標、モデル別内訳を備えたリアルタイムコスト分析。

組織とロール

4 つのロール、チーム招待、組織ごとの API キーによるマルチテナント管理。

モデルと料金

LLMモデル管理、自動価格同期、ヘルスチェック、BYOK対応。

モデルベンチマーク

保存済みのエンリッチメントシナリオでモデルを比較します — 出力とコストを並べて確認できます。

ベンチマークのスコアリング

ゴールドリファレンスに対して品質スコアがどのように計算されるか — 等価性、配列、サブスコア。

APIキー

X-API-Key、スコープ、organizationアクセスキーによるプログラムアクセス。

n8n コネクター

公式n8nコミュニティノード：アクション、動的ドロップダウン、SSEベースのenrichment。

Make.com コネクタ

7つのファーストクラスモジュールと動的な RPC ドロップダウンを備えた Make.com カスタムアプリ。

MCP Server

Claude Desktop／Code／Cursor 向けの組み込み Model Context Protocol サーバー。チャットから直接 enrichment を呼び出せます。

Ollama Tunnel

リバースWebSocket経由でローカルのOllamaをホスト型APIに対して実行 — 公開ポート不要、SSH不要。

APIリファレンス

認証、エンドポイント、コード例を含む、完全なREST APIリファレンスです。

ユースケース

医薬品

医薬品ラベル、ATC コード、適応症、多言語の製品情報。

金融

上場企業の財務情報、規制当局への提出書類、構造化された市場データ。

法務・コンプライアンス

エンティティのデューデリジェンス、制裁措置スクリーニング、契約メタデータ抽出。

学術研究

著者プロフィール、論文のメタデータ、所属機関。

不動産

物件データ、市場比較、ゾーニングおよび規制の背景情報。

E コマース

製品カタログのエンリッチメント：属性、カテゴリ、コンプライアンス、多言語コンテンツ。

比較

Clayとの比較

Entity Enricher が Clay のウォーターフォール型 B2B エンリッチメントとどう異なるか。

Apolloとの比較

Entity Enricher が Apollo／ZoomInfo の固定 B2B データとどう異なるか。

自作 LLM パイプラインとの比較

Instructor、BAML、LangChainで自分で構築するのではなく、オーケストレーションを購入できます。

People Data Labs との比較

スキーマ駆動のマルチモデルエンリッチメントと、固定的なB2BデータセットAPIとの比較。

LlamaExtract との比較

model の知識とウェブから enrichment するか、ドキュメントから構造を抽出するか。

Diffbot との比較

事前構築されたWebナレッジグラフに問い合わせるのではなく、自分で定義したエンティティをエンリッチします。

Clearbitとの比較

スタンドアロンのスキーマ駆動エンリッチメント vs HubSpotのBreeze Intelligenceクレジット。

Cognismとの比較

あらゆるエンティティのエンリッチメント vs 電話検証済みのEMEA B2B連絡先データ。

Exploriumとの比較

生成され相互検証されたレコード vs 集約されたサードパーティのB2Bデータセット。

機能

マルチモデルエンリッチメント

複数のLLMを並列実行することが単一モデルの出力に勝る理由。

AIによるスキーマ生成

自然言語の説明から正確な JSON スキーマを生成します。

バッチ処理

数百件のエンティティをリアルタイムのステータス表示で並列処理します。

ガイド

Entity Enrichmentとは？

定義、アプローチ、そしてLLMベースのenrichmentが適する場面。

MCP データエンリッチメント

MCPを介して、claude.ai、Claude Desktop、Claude Code、CursorからEntity Enricherを利用できます。

バッジ

あなたのアプリが Entity Enricher で動作していることを示しましょう。バッジをサイトや README に追加してください。

テーマ:

形式:

<a href="https://entityenricher.ai" target="_blank" rel="noopener noreferrer">
  <img src="https://entityenricher.ai/badge.svg" alt="Powered by Entity Enricher" height="32" />
</a>

自動テーマは prefers-color-scheme を使用して、訪問者のシステム設定に合わせます。