엔터티 강화는 회사 이름, 약물 화합물 식별자, 부동산 주소와 같은 희소한 데이터 레코드를 가져와 외부 출처의 구조화된 상세 정보로 보강하는 과정입니다. 이 가이드는 엔터티 강화가 어떻게 작동하는지, AI 기반 접근 방식이 왜 기존 방법을 대체하고 있는지, 그리고 다중 모델 강화가 어떻게 더 정확한 결과를 만들어내는지 설명합니다.
"엔터티"는 회사, 사람, 의약품 화합물, 법인, 연구 논문, 부동산 등 더 알고 싶은 실제 세계의 모든 대상을 말합니다. "보강"은 빈틈을 채우는 것을 의미합니다 -- 이미 알고 있는 것(엔터티 식별자)에서 출발해 모르는 것(속성, 관계, 메타데이터)을 발견하는 것입니다.
예를 들어 "Novartis"라는 이름만 주어져도 enrichment 프로세스는 다음을 반환할 수 있습니다: 본사 위치(스위스 바젤), 직원 수(105,000명 이상), 치료 분야(종양학, 심혈관, 면역학), 최근 인수 내역, 임상 시험 파이프라인, 관할권별 규제 신고 내역.
핵심 과제는 이 정보를 찾는 것뿐만 아니라 이를 구조화하는 것입니다. 보강 시스템은 다운스트림 애플리케이션이 프로그래밍 방식으로 사용할 수 있는 형식화되고 검증된 출력을 생성합니다 -- 자유 텍스트 요약이 아니라 특정 필드, 유형, 관계를 가진 구조화된 JSON입니다.
독점 데이터셋(Apollo, ZoomInfo, Clearbit)을 대상으로 하는 데이터베이스 조회입니다. 사전에 큐레이션된 데이터베이스를 쿼리하여 provider가 제공하는 필드를 반환받습니다.
LLM은 학습 데이터와 추론 능력을 사용하여 엔티티를 조사하고, 스키마에 맞는 구조화된 출력을 반환합니다.
AI 기반 보강이 모든 사용 사례에서 데이터베이스 조회를 대체하지는 않습니다. 검증된 이메일 주소나 전화번호가 필요한 경우에는 큐레이션된 데이터베이스가 여전히 올바른 도구입니다. 하지만 맞춤 필드, 비표준 엔티티 유형 또는 교차 검증된 구조화 데이터가 필요할 때는 AI 기반 보강이 탁월합니다. 많은 팀이 두 가지 접근 방식을 함께 사용합니다.
단일 모델 보강에는 근본적인 한계가 있습니다: 모든 데이터 포인트에 대해 하나의 AI가 가진 지식과 추론에 의존하게 됩니다. 서로 다른 LLM은 서로 다른 데이터로 학습되고, 서로 다른 강점을 가지며, 서로 다른 오류를 만듭니다. Claude가 맞히는 사실을 GPT-4는 놓칠 수 있고, 그 반대도 마찬가지입니다.
다중 모델 강화는 동일한 엔티티와 스키마에 대해 여러 모델을 병렬로 실행한 다음 그 출력을 필드별로 비교하여 이 문제를 해결합니다. 모든 모델이 하나의 값에 동의하면 신뢰도가 높습니다. 모델이 서로 다르면 시스템이 충돌을 감지하고 결정론적 규칙(다수결, 숫자의 경우 중앙값) 또는 구조화된 추론을 사용하는 LLM 중재로 이를 해결합니다.
Entity Enricher가 다중 모델 퓨전이라고 부르는 이 접근 방식은 단일 모델만 사용하는 것보다 측정 가능할 만큼 더 정확한 결과를 생성합니다. 또한 감사 추적을 제공합니다 -- 퓨전된 각 레코드는 어떤 모델이 동의했고, 어떤 모델이 이견을 보였으며, 충돌이 어떻게 해결되었는지를 문서화합니다.
최신 AI 기반 강화 파이프라인은 네 단계로 구성됩니다:
원하는 출력의 구조를 정의합니다. 어떤 필드, 어떤 유형, 어떤 중첩 깊이, 어떤 전문 영역인지 정의합니다. 이것이 강화가 답할 "질문"입니다.
AI 스키마 생성에 대해 알아보기 →엔티티 식별자를 입력하세요 -- 이름, ID, 일부 데이터 또는 AI가 엔티티를 조사하는 데 도움이 되는 기타 정보입니다. 배치 모드는 한 번에 최대 100개 엔티티를 지원합니다.
배치 처리에 대해 알아보기 →여러 AI 모델이 스키마에 따라 각 엔터티를 독립적으로 강화합니다. 사전 분류가 엔터티 유형을 확인합니다. 전문 분야별 프롬프트가 특화된 결과를 생성합니다.
멀티 모델 퓨전에 대해 알아보기 →엔터티 강화는 실제 엔터티에 대한 구조화된 정보가 필요한 모든 도메인에 적용됩니다. 다음은 가장 일반적인 활용 사례입니다:
Entity Enricher는 스키마 기반의 다중 모델 강화를 위해 특별히 설계되었습니다. 독점 데이터베이스에서 고정된 필드 세트를 제공하는 기존 플랫폼과 달리, Entity Enricher는 필요한 정확한 출력 구조를 정의하고, 교차 검증을 위해 여러 AI 모델을 실행하며, 충돌 해결과 함께 결과를 융합할 수 있게 해줍니다.
형식화된 속성, 중첩 객체, 배열, $ref 참조로 원하는 출력 구조를 정의합니다.
2개 이상의 LLM을 동시에 실행합니다. 필드 수준 충돌을 감지합니다. 규칙 또는 LLM 중재로 해결합니다.
JSON을 붙여넣으면 전문 분야와 검색 키가 포함된 검증된 스키마를 얻습니다. 자체 수정 기능을 갖췄습니다.
실시간 진행 상황과 Excel/JSON 내보내기를 통해 최대 100개의 엔터티를 병렬로 보강합니다.
스키마가 영역별로 분할되어 더 깊이 있는 결과를 만드는 전문화된 병렬 LLM 호출을 수행합니다.
일치하지 않는 entity에 대한 환각을 방지하려면 enrichment 전에 entity 유형을 검증하세요.
스키마를 정의하고 모델을 선택하면 몇 분 안에 구조화된 엔티티 데이터를 얻을 수 있습니다. 구독도, 고정 필드도 없습니다 -- 여러 AI 모델이 검증한, 필요한 데이터만 제공합니다.
무료로 시작하기