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Webdaten & Ontologie-Mapping
KI-gestützte Datenextraktion wandelt verstreute Daten in strukturiertes Wissen um, während Multi-Agentensysteme es autonom recherchieren, validieren und Ihren Geschäftssystemen zuordnen.
Von verstreuten Internetquellen zu einer strukturierten Wissensbasis
KI-Agenten forschen, sammeln und Verweisen Sie Daten im Internet und in Dokumenten miteinander und ordnen Sie sie mithilfe von KI-Datenextraktion und Wissensstrukturierung Ihrer Ontologie zu.
Orchestrierung mehrerer Agenten im großen Maßstab
Ein Koordinator plant und delegiert Aufgaben an spezialisierte Agenten (Recherche, Analyse, Profilerstellung), was eine skalierbare Datenanreicherung und intelligente Dokumentenverarbeitung ohne manuelles Eingreifen ermöglicht.
Evidenzgestützte, schemavalidierte Ergebnisse
Jedes Attribut wird durch Quellen, Zitate und Konfidenzwerte unterstützt und dann anhand strenger Schemata validiert, bevor es in Ihre Unternehmensdatensysteme eingegeben wird.
DAS PROBLEM
Unternehmen aller Branchen müssen strukturierte Datenbanken aufbauen, die weit über grundlegende Datensätze hinausgehen. Ganz gleich, ob es darum geht, Restaurantprofile zu erstellen, Immobilienangebote anzureichern, Wettbewerber abzubilden oder Kandidatendatenbanken aufzubauen, die Herausforderung ist dieselbe: Umwandlung verstreuter, unstrukturierter Informationen in ein konsistentes Datenmodell.
Manuelle Recherche skaliert nicht
Teams verbringen Stunden damit, auf Websites zu navigieren, Dokumente zu lesen und Quellen abzugleichen, um eine einzelne Entität zu füllen. Dieser Aufwand wiederholt sich und lässt sich nur schwer verwalten, wenn der Datensatz wächst.
Informationen sind verstreut und inkonsistent
Die Daten, die zum Füllen des Profils einer Entität benötigt werden, sind auf Websites, Bewertungsplattformen, sozialen Medien, Kartendiensten, PDFs und Bildern verfügbar. Keine einzelne Quelle bietet das vollständige Bild, und die Formate sind sehr unterschiedlich.
Die Datenqualität verschlechtert sich mit zunehmendem Volumen
Wenn die Datenbank wächst, wird die Aufrechterhaltung der Konsistenz über Tausende von Einträgen hinweg unüberschaubar. Verschiedene Analysten interpretieren dieselben Informationen unterschiedlich, was zu inkonsistenter Kennzeichnung und Klassifizierung führt.
Bestehende Tools übersehen die Nuance
Herkömmliche Web-Scraper und Datenaggregatoren können zwar Rohtext abrufen, aber sie können keine qualitativen Bewertungen vornehmen, den Kontext quellenübergreifend interpretieren oder Ergebnisse einer komplexen Ontologie mit hierarchischen Tags, Konfidenzniveaus und Beweiswegen zuordnen.
Domainübergreifend anwendbar
Wird in Domänen verwendet, in denen Daten verstreut sind: Gastfreundschaft (Restaurantprofile, Veranstaltungsattribute, Menüdaten), Immobilien (Anreicherung von Grundstücken, Nachbarschaftsanalyse), Anwerbung (Kandidatenprofilierung, Unternehmensforschung), Marktinformationen (Wettbewerbsanalyse, Branchenkartierung), Gesundheitswesen (Anbieterprofilierung, Einrichtungsmerkmale), Reisen und Tourismus (Zieldatenbanken, Erlebniskatalogisierung) und E-Commerce (Produktanreicherung, Lieferantenprofilierung).
DIE LÖSUNG
Ein KI-gestütztes Multi-Agent-Datenextraktionssystem das eine Entitäts-ID und verfügbare Quellmaterialien als Eingabe verwendet und dann autonom die vollständigen Entitätsdaten anhand einer vordefinierten Ontologie recherchiert, extrahiert, profiliert und strukturiert.
Kernkompetenzen
SCHRITT
01
Autonome Aufgabenplanung
Bevor mit der Extraktion begonnen wird, erstellt der Orchestrator-Agent einen strukturierten Plan aller erforderlichen Aufgaben (Dokumentenanalyse, Forschungsbereiche, Erstellung von Entitätsprofilen, endgültige Zusammenstellung) und verfolgt dann den Fortschritt bei jedem Schritt.
SCHRITT
02
Parallele Extraktion von Dokumenten
Quelldokumente (PDFs, Bilder, Webseiten) werden gleichzeitig verarbeitet, wobei strukturierte Datenfelder aus jedem Format mithilfe von bildverarbeitungsfähigen Modellen extrahiert werden, die Layout und Kontext verstehen, nicht nur Rohtext.
SCHRITT
03
Recherche aus mehreren Quellen
Internet-Suchmaschinen, Plattform-APIs, Entitätswebsites und Bewertungsplattformen werden abgefragt und mit Querverweisen versehen, um ein umfassendes Bild der Attribute jeder Entität zu erhalten.
SCHRITT
04
Dynamisches Laden von Fähigkeiten
Der Forschungsagent lädt bei Bedarf domänenspezifische Ermittlungsstrategien. Jede ontologische Dimension folgt ihrem eigenen Spielplan und definiert, welche Quellen priorisiert werden müssen, nach welchen Beweisen gesucht werden muss und wie die Ergebnisse bewertet werden.
SCHRITT
05
Ontologie-Mapping und Entitätsprofiling
Extrahierte Informationen werden mit einer kuratierten Ontologie vordefinierter Tags abgeglichen, um die Übereinstimmung mit dem Zieldatenmodell sicherzustellen. Untereinheiten (wie Menüelemente, Eigenschaftsmerkmale oder organisatorische Rollen) werden unabhängig voneinander analysiert und strukturiert.
SCHRITT
06
Evidenzgestützte Ergebnisse und Validierung
Jedes Tag, jede Klassifizierung und Bewertung beinhaltet Quell-URLs und direkte Anführungszeichen, wodurch ein vollständiger Audit-Trail von der Rohquelle bis hin zu den strukturierten Daten erstellt wird. Die Ergebnisse werden validiert, bevor sie in das System gelangen.
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Was zeichnet es aus
Orchestrierte Multi-Agent-Architektur
Anstatt sich auf ein einziges Modell zu verlassen, übernehmen spezialisierte Agenten verschiedene Aufgaben wie Dokumentenanalyse, Recherche und Profilerstellung. Ein Orchestrator koordiniert sie auf der Grundlage der bei jedem Schritt verfügbaren Informationen.
Kompetenzbasierte Forschungsstrategien
Jede ontologische Dimension folgt ihrem eigenen Untersuchungs-Playbook, das definiert, welche Quellen priorisiert werden müssen, nach welchen Beweisen gesucht werden muss und wie die Ergebnisse bewertet werden. Neue Dimensionen können hinzugefügt werden, indem eine neue Fähigkeit definiert wird, ohne das zugrundeliegende System zu ändern.
Vertrauens- und Evidenzbewertung
Jedem Tag und Attribut wird ein Konfidenzniveau zugewiesen und durch Beweise belegt. Dadurch können nachgelagerte Systeme unterscheiden zwischen
gut untermauerte Ergebnisse und Einschätzungen mit geringerem Vertrauensniveau und gegebenenfalls die Anwendung von Genehmigungsschwellen.
gut untermauerte Ergebnisse und Einschätzungen mit geringerem Vertrauensniveau und gegebenenfalls die Anwendung von Genehmigungsschwellen.
Validierte und belastbare Ergebnisse
Jeder Agent produziert eine Ausgabe, die anhand strenger Schemata validiert wurde, bevor er zur nächsten Phase übergeht. Das System verwendet je nach Aufgabe auch unterschiedliche KI-Modelle. Zur Unterstützung der Zuverlässigkeit sind Wiederholungs- und Fallback-Mechanismen eingebaut.
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Wie Qualität gemessen wird
Bewertung
Die Extraktionsqualität wird in mehreren Dimensionen bewertet
(von der Genauigkeit der Dokumentenanalyse bis zur Tag-Präzision) mit einer Kombination aus kuratierte Testdatensätze und Überwachung der Produktion.
(von der Genauigkeit der Dokumentenanalyse bis zur Tag-Präzision) mit einer Kombination aus kuratierte Testdatensätze und Überwachung der Produktion.
Datensatz-Ansatz
- Ein kuratierter Satz von Entitäten mit bekannten Attributen dient als Grundlage und deckt verschiedene Entitätstypen, Quellkomplexitäten und Ontologieabdeckungsgrade ab
- Jeder Testfall umfasst verifizierte Quelldaten, erwartete Tags, korrekte Klassifizierungen und validierte Forschungsergebnisse
- Der Datensatz wächst, wenn neue Grenzfälle auftreten (z. B. ungewöhnliche Dokumentformate, Entitäten mit geringer Online-Präsenz oder seltene Attributkombinationen)
Online-Validierung
- Produktionsextraktionen werden von Fachexperten überprüft und Korrekturen werden nachverfolgt, um systematische Fehler zu identifizieren.
Genauigkeitstrends werden pro Ontologiedimension überwacht, um Regressionen frühzeitig zu erkennen.
Wichtige Kennzahlen
- Durchgängige Genauigkeit misst, wie viel von der Ontologie erfolgreich für jede Entität gefüllt wurde.
- Genauigkeit pro Feld gibt individuelle Bewertungen für jedes Extraktionsziel (Daten, Mengen, Entitäten, Kategorien), um genau zu bestimmen, wo Verbesserungen erforderlich sind
- Genauigkeit beim Entitätsabgleich bestimmt, wie oft das System die extrahierten Daten mit dem richtigen Datensatz im Zielsystem verknüpft
- KI-gestützte Bewertung wird für subjektive oder Grenzfälle verwendet (z. B. äquivalente, aber unterschiedlich strukturierte Ergebnisse), ein sekundäres KI-Modell fungiert als Qualitätsurteil
Warum dieser Ansatz
- Dieser Ansatz stellt sicher, dass die Qualität in der gesamten Datenpipeline gemessen wird, nicht nur auf einer einzigen Ebene.
- Es ermöglicht die frühzeitige Identifizierung von Problemen, lenkt Verbesserungen auf die wichtigsten Bereiche und unterstützt kontinuierliche Iterationen, ohne dass jeder Fall manuell überprüft werden muss.
Architektur
Kernintegrationen
Such- und Discovery-APIs
Internet-Suchtools fragen Bewertungsplattformen, Unternehmenswebsites und domänenspezifische Quellen ab, um qualitative und sachliche Informationen zu sammeln.
KI-Modelle (LLM)
Architektur mit mehreren Anbietern, die verschiedene Modelle für Orchestrierung, Parsing, Recherche und Profiling verwenden, jeweils ausgewählt für
Preis-Leistungs-Passform.
Preis-Leistungs-Passform.
Verarbeitung von Dokumenten
Verarbeitet verschiedene Quellformate (PDFs, Bilder, Webseiten) durch bildverarbeitungsfähige Modelle, die Layout, Typografie und Inhalt interpretieren.
Cloud-Infrastruktur
Skalierbare Rechenleistung, die die parallele Agentenausführung beim Parsen von Dokumenten, Rechercheabfragen und der Erstellung von Entitätsprofilen gleichzeitig verarbeitet.
Beobachtbarkeit und Rückverfolgung
Vollständige Protokollierung von Agentenentscheidungen, Toolaufrufen und Zwischenergebnissen für Debugging und Qualitätsprüfungen.
Datenbank und Katalog
Tag-Kataloge, Entitätsdatenbanken und strukturierte Ontologiedefinitionen, mit denen Agenten abgleichen, um die Konsistenz bei allen Extraktionen sicherzustellen.
IN PRODUKTION
Es läuft schon in einem App für gesundes Essen
Collab AI · Vereinigtes Königreich · Essen & Lebensstil
Wir haben verstreute Internetquellen und unstrukturierte Dokumente in strukturierte, validierte Daten umgewandelt.
Ein Multi-Agentensystem plant die Extraktion, recherchiert quellenübergreifend, verarbeitet Dokumente und ordnet die Ergebnisse Ihrem Datenmodell zu. Jeder Agent erledigt eine bestimmte Aufgabe, die von einem Orchestrator koordiniert wird, der sich an die verfügbaren Informationen anpasst.
Das Ergebnis sind produktionsreife strukturierte Daten, die durch Beweise und Vertrauenswerte gestützt werden und in einer Größenordnung erstellt wurden, die manuelle Recherchen nicht erreichen können.
Ein Multi-Agentensystem plant die Extraktion, recherchiert quellenübergreifend, verarbeitet Dokumente und ordnet die Ergebnisse Ihrem Datenmodell zu. Jeder Agent erledigt eine bestimmte Aufgabe, die von einem Orchestrator koordiniert wird, der sich an die verfügbaren Informationen anpasst.
Das Ergebnis sind produktionsreife strukturierte Daten, die durch Beweise und Vertrauenswerte gestützt werden und in einer Größenordnung erstellt wurden, die manuelle Recherchen nicht erreichen können.
Technische Fallstudie folgt in Kürze
Klare Antworten FÜR
Allgemeine Kundenanliegen
“ Woher wissen wir, dass die KI keine Daten erfindet?“
KERNANGST
Fabrizierte Daten gelangen in die Produktionsdatenbank, was zu falschen Entitätsprofilen und einem Vertrauensverlust führt.
So wird es angegangen:
- Jedes Tag, jede Klassifizierung und jedes Attribut wird durch Beweise gestützt (Quell-URLs und direkte Zitate aus dem Originalmaterial). Es wird kein Tag ohne eine nachvollziehbare Begründung zugewiesen.
- Vertrauensbewertung (hoch, mittel, niedrig) wird auf jedes Ergebnis angewendet, sodass nachgelagerte Systeme Schwellenwerte durchsetzen können (z. B. nur Tags mit hoher Vertrauenswürdigkeit automatisch genehmigen, den Rest zur Überprüfung kennzeichnen).
- Schlagworte werden mit einem vordefinierten Katalog abgeglichen anstatt vom Modell erfunden zu werden. Das System kann keine Klassifizierungen einführen, die im Schema nicht existieren.
- Ein separates Extraktionsmittel validiert unabhängig Tags aus dem Forschungsgespräch, Bereitstellung einer zweiten Validierungsebene.
“ Unsere Ontologie ist sehr spezifisch, kann sie damit umgehen?“
KERNANGST
Ein generisches KI-Tool, das oberflächliche Ausgaben erzeugt, die nicht mit einem detaillierten, domänenspezifischen Datenmodell übereinstimmen.
So wird es angegangen:
- Das System ist bVon Grund auf auf der Ontologie des Kunden aufgebaut. Tag-Dimensionen, Entitätskategorien, Klassifizierungshierarchien und Attributtypen werden alle direkt dem Zielschema zugeordnet.
- Jede Dimension ist Ihrem Datenmodus zugeordnet.l, und die Forschungsstrategien sind entsprechend zugeschnitten. Neue Dimensionen können hinzugefügt werden, ohne die Systemarchitektur zu ändern.
- Die Schemavalidierung an jeder Agentengrenze stellt sicher, dass die Ausgaben exakt der erwarteten Datenstruktur entsprechen. Strukturell ungültige Daten werden zurückgewiesen, bevor sie die Datenbank erreichen.
„Was ist, wenn nur sehr wenige Daten verfügbar sind?“
KERNANGST
Das System erstellt leere oder unzuverlässige Profile für Entitäten mit eingeschränkter Webpräsenz, wodurch Lücken in der Datenbank entstehen.
So wird es angegangen:
- Der Multisourcen-Ansatz (Suchmaschinen, Plattform-APIs, Entitätswebsites, Quelldokumente) bedeutet, dass das System selten von einer einzigen Quelle abhängt. Selbst Entitäten mit minimaler Webpräsenz verfügen in der Regel über einige Plattformdaten und Quelldokumente.
- Wenn die Daten begrenzt sind, spiegelt die Konfidenzbewertung dies wider. Fehlende Informationen werden leer gelassen und nicht erraten, wodurch die Datenintegrität gewährleistet wird.
- Quelldokumente (Menüs, Kataloge, Broschüren) sind umfangreiche Datenquellen. Die Erstellung von Unterentitätsprofilen basiert vollständig auf dem Inhalt von Dokumenten, unabhängig von der Online-Präsenz.
- Das System meldet ehrlich, was es findet, anstatt Attribute zu fabrizieren, um Lücken zu schließen. Leere Felder sind fabrizierten Daten vorzuziehen.
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