AIによるエンティティエンリッチメントに必要なすべて — スキーマ生成からバッチエクスポートまで。
任意のJSONを貼り付けてください。AIがエキスパティーズドメイン、検索キー、多言語フィールドを備えた型付きスキーマを生成します。最大6回の自己修正付きです。
「parent_company の参照を追加」と入力してスキーマを変更しましょう。AI が変更を適用し、5つの改善案を提案します。
専門領域によるグループ化、インライン編集、キーボードナビゲーション、元に戻す／やり直し、自動保存を備えたドラッグ＆ドロップのプロパティツリー。
型の正しさ、$refの整合性、expertise domainの割り当て — すべて自動的に強制されるため、結果を確認する前にLLMが自己修正します。
スキーマはドメイン（財務、規制、一般）ごとに分割されます。各専門領域は並列 LLM 呼び出しとして実行され、より深く専門的な結果を得られます。
安価なLLMがエンリッチメント前にエンティティタイプを分類し、エンティティがスキーマに一致しない場合のハルシネーションを防ぎます。
モデルの検証は、実行時に LLM の癖を検出します。インデックス付き辞書は配列に、文字列の null は本物の null に変換され、必須フィールドは再試行をトリガーします。
40 言語で同時に enrichment します。多言語フィールドは言語ごとの値を持つ言語辞書としてラップされます。
詳細はこちら →オブジェクトのキー項目から割り当てられる、組織スコープの安定したIDです。同じエンティティがエンリッチメント、言語、時間をまたいで重複排除され、エンティティ解決が組み込まれています。
詳細はこちら →2つ以上のLLMモデルを並列に実行します。マージする前にフィールドごとに結果を比較します。
型を考慮した比較: スカラーは完全一致、多言語は言語ごと、配列は集合比較、オブジェクトは再帰的に比較します。
ルールベースのマージ（多数決・中央値・和集合）、または推論・信頼度レベル・完全な監査証跡を伴うLLMアービトレーション。
最大100件のエンティティを、プロバイダーごとのレート制限とリアルタイムのSSE進捗とともに同時にエンリッチします。
bearer、API キー、または basic 認証を使って、任意の REST API からエンティティをプルします。レスポンスラッパーから配列を自動抽出します。
3シート構成のワークブック：Results（エンティティごとに1行）、Summary（メタデータとコスト）、Conflicts（解決の詳細）。
実行中の処理を安全に完了させてキャンセルします。失敗したentityのみを再試行します。開始前にコストを見積もります。
OpenAPIドキュメント付きのプログラムアクセス。サービス間連携向けにロールベースの権限を備えたorganizationキーを提供します。
時系列チャート、プロバイダー別の内訳、モデルごとのパフォーマンス統計。すべての操作にわたる支出を追跡します。
四つの役割（admin、owner、editor、operator）による組織分離。使用状況の追跡を備えた組織ごとのLLMプロバイダーキー。