Запускайте несколько ИИ-моделей параллельно на одной сущности, обнаруживайте конфликты на уровне полей между их выводами и объединяйте результаты в единую запись с высокой уверенностью. В этом ключевое отличие Entity Enricher: вместо доверия одной LLM вы выполняете перекрёстную проверку между провайдерами для максимальной точности данных.
Данные сущности + схема
Обогащает независимо
Обогащает независимо
Обогащает независимо
Сравнение поле за полем по всем выводам моделей
Слияние на основе правил
Голосование большинством, медиана, объединение
Арбитраж LLM
ИИ разрешает с обоснованием
Единая запись с высокой достоверностью и журналом аудита
Когда вы выбираете несколько моделей для задания обогащения, Entity Enricher отправляет одни и те же данные сущности и схему каждой модели одновременно. Каждая модель работает независимо, не зная о результатах других моделей, что обеспечивает действительно независимые элементы данных.
Система поддерживает любую комбинацию провайдеров — Anthropic Claude, OpenAI GPT-4, Google Gemini, Mistral или самостоятельно размещённые модели через Ollama. Ограничение частоты запросов для каждого провайдера гарантирует, что вы остаётесь в пределах ограничений API каждого провайдера, максимизируя пропускную способность.
Потоковая передача SSE в реальном времени показывает прогресс по мере завершения каждой модели, включая прогресс по каждой области экспертизы при использовании стратегии с несколькими областями экспертизы. Вы можете видеть частичные результаты до того, как все модели завершат работу.
После завершения всех моделей механизм обнаружения конфликтов сравнивает их результаты поле за полем. Сравнение учитывает типы — разные типы полей используют разные правила сравнения:
| Тип поля | Метод сравнения | Правило согласия |
|---|---|---|
| Строка / Скаляр | Точное совпадение (нормализованное) | Все значения должны быть равны после нормализации регистра и пробелов |
| Число | Точное числовое совпадение | Все значения должны быть одинаковыми числами |
| Логический | Точное совпадение | Все модели должны согласиться на true/false |
| Многоязычный | Сравнение по языкам | Каждый языковой ключ сравнивается независимо |
| Массив | Сравнение множеств (порядок игнорируется) | Одинаковые элементы независимо от порядка |
| Объект | Рекурсивно по каждому свойству | Все вложенные поля должны совпадать |
| Значения null | null == отсутствует | Null и отсутствие рассматриваются как эквивалентные |
Детерминированное разрешение с использованием правил голосования. Быстро, предсказуемо и без дополнительного вызова LLM.
Модель арбитража рассматривает каждый конфликт с учётом контекста сущности и описаний полей, а затем принимает структурированное решение.
Каждая объединённая запись включает метаданные арбитража с полным происхождением:
Эти метаданные хранятся вместе с объединённой записью и экспортируются в лист конфликтов Excel, что делает их пригодными для процессов комплаенса, где важно происхождение решений.
Финансовая проверка благонадёжности, профили безопасности фармацевтических препаратов и комплаенс-скрининг, где ошибки имеют существенные последствия.
Сущности с противоречивой информацией в разных источниках — суммы финансирования, даты основания или нормативные статусы, которые разные источники сообщают по-разному.
Когда ни одна отдельная модель не обладает полными знаниями. Разные LLM обучены на разных данных, поэтому запуск нескольких моделей восполняет пробелы.
Когда конечным потребителям нужны оценки уверенности и происхождение для каждого элемента данных, а не только итоговые значения.
Выберите 2+ моделей, запустите их параллельно и посмотрите, как слияние разрешает конфликты. Без ежемесячных обязательств — используйте собственные ключи API и платите за токены.
Начать бесплатно