Een stapsgewijze uitleg van hoe Entity Enricher één entiteit verwerkt — van invoer via classificatie en parallelle modeluitvoering tot gestructureerde uitvoer.
Open de pagina Schema Editor en stel je verrijking in. Een workflowstapper leidt je door de fasen van de pijplijn: Sample Data, Schema, Enrichment en Results.
Plak voorbeeld-JSON om automatisch een schema te genereren en verken vervolgens de interactieve eigenschappenboom. Bewerk eigenschappen, voeg expertisedomeinen toe en markeer velden als zoeksleutels of behouden.
Configureer verrijkingsopties (strategie, modellen, talen, classificatie, plus het response-schema en de schakelaars voor strikte gestructureerde uitvoer) en vul de zoeksleutels van de entiteit in (naam, website, land, enz.) om de entiteit te identificeren.
Toont realtime voortgang en resultaten voor elk model. Bij gebruik van meerdere modellen verschijnt er een knop “Resultaten samenvoegen” voor fusion.
Als je een classificatiemodel hebt geselecteerd, wordt eerst een snelle, goedkope LLM-aanroep uitgevoerd om te controleren of de entity overeenkomt met het schematype. Dit voorkomt dat er tokens worden verspild aan enrichment wanneer de entity niet overeenkomt. Lees meer in de Classificatiedocumentatie.
Elk geselecteerd model verwerkt de entity met de door jou gekozen strategie. Wanneer meerdere modellen zijn geselecteerd, draaien ze parallel over providers heen (Claude en GPT-4 draaien tegelijk), terwijl modellen van dezelfde provider achter elkaar draaien om rate limits te respecteren.
Elke LLM-respons wordt in realtime gevalideerd aan de hand van je schema. Wanneer de output niet overeenkomt met de verwachte types of beperkingen, stuurt het systeem de fouten automatisch terug naar de LLM ter correctie.
Tot 5 automatische nieuwe pogingen per LLM-aanroep. Elke nieuwe poging bevat de specifieke validatiefout zodat de LLM precies weet wat er hersteld moet worden.
Twee optionele schakelaars vragen de provider om de uitvoer te beperken voordat deze terugkomt, zodat er om te beginnen minder antwoorden gecorrigeerd hoeven te worden. Beide gelden alleen voor modellen die ze ondersteunen; alles valt nog steeds terug op de validatie-en-herprobeer-lus hierboven.
Entity Enricher gebruikt Server-Sent Events (SSE) om de voortgang in realtime te streamen. Je hoeft niet te wachten tot alle modellen klaar zijn — resultaten verschijnen geleidelijk zodra elk expertisedomein of model klaar is.
Elk model krijgt zijn eigen resultaatpaneel met de gestructureerde JSON-output, voortgangsbadges per expertise, tokengebruik, kosten en verwerkingstijd. Bij gebruik van de multi-expertise-strategie worden de expertise-badges in realtime bijgewerkt zodra elk domain klaar is.
Bij gebruik van de multi-expertisestrategie kunnen sommige expertises mislukken terwijl andere slagen. In plaats van alles weg te gooien, retourneert Entity Enricher de samengevoegde output van de geslaagde expertises met de status “Gedeeltelijk”. Je kunt dan alleen de mislukte expertises opnieuw proberen zonder de hele verrijking opnieuw uit te voeren.
Nadat de verrijking is voltooid, worden je resultaten opgeslagen op de Records-pagina voor toekomstig gebruik. Als je meerdere modellen hebt gebruikt, kun je de resultaten samenvoegen met Multi-Model Fusion.