Voer meerdere AI-modellen parallel uit op dezelfde entity, detecteer conflicten op veldniveau tussen hun outputs en fuseer de resultaten tot één record met hoge betrouwbaarheid. Dit is het kernonderscheid van Entity Enricher: in plaats van te vertrouwen op één enkele LLM valideer je kruislings over providers voor maximale datanauwkeurigheid.
Entiteitsgegevens + schema
Verrijkt onafhankelijk
Verrijkt onafhankelijk
Verrijkt onafhankelijk
Veld-voor-veld vergelijking over alle modeloutputs
Regelgebaseerde samenvoeging
Meerderheidsstem, mediaan, unie
LLM-arbitrage
AI lost op met redenering
Eén record met hoge betrouwbaarheid en audittrail
Wanneer je meerdere modellen selecteert voor een verrijkingstaak, stuurt Entity Enricher dezelfde entiteitsdata en hetzelfde schema tegelijkertijd naar elk model. Elk model draait onafhankelijk zonder kennis van de output van andere modellen, wat zorgt voor werkelijk onafhankelijke datapunten.
Het systeem ondersteunt elke combinatie van providers -- Anthropic Claude, OpenAI GPT-4, Google Gemini, Mistral of zelf gehoste modellen via Ollama. Rate limiting per provider zorgt ervoor dat je binnen de API-limieten van elke provider blijft terwijl je de doorvoer maximaliseert.
Realtime SSE-streaming toont de voortgang terwijl elk model klaar is, inclusief voortgang per expertise bij gebruik van de multi-expertisestrategie. Je kunt deelresultaten zien voordat alle modellen klaar zijn.
Nadat alle modellen klaar zijn, vergelijkt de conflictdetectie-engine hun uitvoer veld voor veld. De vergelijking is type-bewust -- verschillende veldtypen gebruiken verschillende vergelijkingsregels:
| Veldtype | Vergelijkingsmethode | Overeenstemmingsregel |
|---|---|---|
| String / scalair | Exacte overeenkomst (genormaliseerd) | Alle waarden moeten gelijk zijn na normalisatie van hoofdletters/witruimte |
| Getal | Exacte numerieke overeenkomst | Alle waarden moeten identieke getallen zijn |
| Boolean | Exacte overeenkomst | Alle modellen moeten het eens zijn over waar/onwaar |
| Meertalig | Vergelijking per taal | Elke taalsleutel afzonderlijk vergeleken |
| Array | Setvergelijking (volgorde genegeerd) | Dezelfde items ongeacht de volgorde |
| Object | Recursief per eigenschap | Alle geneste velden moeten overeenkomen |
| Null-waarden | null == ontbrekend | Null en afwezig worden als gelijkwaardig behandeld |
Deterministische oplossing met stemregels. Snel, voorspelbaar en vereist geen extra LLM-aanroep.
Een arbitrage-model beoordeelt elk conflict aan de hand van de entiteitcontext en veldbeschrijvingen en neemt vervolgens een gestructureerde beslissing.
Elk gefuseerd record bevat arbitragemetadata met volledige herkomst:
Deze metadata wordt samen met het gefuseerde record opgeslagen en geëxporteerd in het Excel-conflictblad, waardoor het geschikt is voor compliance-workflows waarin de herkomst van beslissingen belangrijk is.
Financiële due diligence, farmaceutische veiligheidsprofielen en compliance-screening waarbij fouten materiële gevolgen hebben.
Entiteiten met tegenstrijdige informatie tussen bronnen -- financieringsbedragen, oprichtingsdatums of regelgevingsstatussen die verschillende bronnen anders rapporteren.
Wanneer geen enkel model over volledige kennis beschikt. Verschillende LLM's zijn getraind op verschillende data, dus het draaien van meerdere modellen vult de hiaten op.
Wanneer downstream-gebruikers betrouwbaarheidsscores en herkomst voor elk datapunt nodig hebben, niet alleen de uiteindelijke waarden.
Selecteer 2+ modellen, voer ze parallel uit en zie hoe fusie conflicten oplost. Geen maandelijkse verplichting -- gebruik je eigen API-sleutels en betaal per token.
Gratis aan de slag