Enriqueça até 100 entidades em paralelo com acompanhamento de progresso em tempo real, limitação de taxa por fornecedor, fusão multimodelo automática e exportação para JSON ou Excel. O processamento em lote transforma o Entity Enricher de uma ferramenta de entidade única num pipeline de dados de nível de produção.
Colar array JSON
Obter a partir de URL
Arrastar e largar ficheiro
Lista de entidades
Selecione entidades, valide em relação ao esquema, edição inline
Enriqueça Todas as Entidades em Simultâneo
Limitação de taxa por fornecedor, progresso SSE por entidade, suporte a cancelar/repetir
Combinar resultados por entidade
A deteção e resolução de conflitos é executada automaticamente após a conclusão de cada entidade
Array de resultados estruturados
Livro de 3 folhas com conflitos
Cole um array JSON de objetos de entidade diretamente no editor. O sistema deteta automaticamente a estrutura do array e extrai as entidades individuais. O editor JSON oferece realce de sintaxe, marcadores de validação e números de linha.
Introduza um URL de API REST para obter entities remotamente. Suporta autenticação por bearer token, chave de API e básica. O sistema extrai automaticamente arrays de wrappers de resposta aninhados (por exemplo, { results: [...] }).
Arraste um ficheiro JSON diretamente para a página. A sobreposição de colagem deteta conteúdo JSON da área de transferência ou de ficheiros largados e carrega as entidades automaticamente.
Cada tarefa de lote transmite eventos de progresso através de Server-Sent Events (SSE). A interface mostra:
Cada cartão de resultado de entidade é recolhível, mostrando separadores por modelo com o output em bruto e um separador de resultado combinado quando a fusão está ativada. As entidades falhadas podem ser repetidas individualmente sem executar novamente todo o lote.
O processamento em lote utiliza semáforos concorrentes por fornecedor para se manter dentro dos limites de taxa da API. Se estiver a enriquecer 50 entidades com 3 modelos, o sistema não dispara 150 chamadas à API de uma só vez. Em vez disso, respeita o limite de taxa configurado de cada fornecedor -- por exemplo, 5 chamadas concorrentes à Anthropic, 10 à OpenAI e 3 a uma instância Ollama auto-hospedada.
Os limites de taxa são configuráveis por provider nas definições de gestão de modelos. O sistema maximiza o débito dentro dos seus limites, evitando erros 429.
Um array JSON estruturado com um objeto por entidade. Inclui a saída enriquecida completa, os metadados e os resultados da fusão. Ideal para consumo programático e para pipelines de dados a jusante.
[
{
"entity": { "name": "..." },
"enriched": { ... },
"metadata": {
"models": [...],
"cost_usd": 0.012
}
}
]Um livro de trabalho com três folhas, concebido para analistas e partes interessadas:
As tarefas de lote em execução podem ser canceladas a qualquer momento. O cancelamento é gradual -- as chamadas LLM em curso são concluídas (recebe na mesma os seus resultados), mas nenhuma nova chamada é iniciada. As entidades já concluídas mantêm os seus resultados.
Antes de iniciar um lote, o sistema fornece uma estimativa de custo com base nos modelos selecionados, no número de entidades e na complexidade do esquema. Isto permite-lhe validar o custo esperado antes de avançar com a execução.
Carregue a sua lista de entidades, selecione modelos e enriqueça até 100 entidades em paralelo. Exporte os resultados como JSON ou Excel com relatórios de conflitos completos.
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