01
Gleich oder verschieden
Treffen Sie die Identitätsentscheidung explizit, anstatt sich auf ein einzelnes Feld zu verlassen.
07 / Daten
Identitätsauflösung
Gleichen Sie Datensätze mit einem expliziten Prüfstatus ab, anstatt einen ähnlichen Namen als Identitätsnachweis zu werten.
Das Paar
Nutzen Sie Unsicherheitswerte, um fehlerhafte Zusammenführungen zu verhindern.: 0.78record A
record B
mia@northstar.io
mia@northstar.io
Northstar Labs
Northstar
+1 415 555 0192
—
Finance lead
Operator
Qualitätskontrollemögliche Übereinstimmung · Prüfung erforderlich
Das Paar
Der Name ist nur ein Signal.
Die Entitätsauflösung funktioniert am besten, wenn die Entscheidung Übereinstimmungen, Konflikte und fehlende Belege erklären kann.
02
Übereinstimmung der Felder
Sehen Sie, welche Felder die Übereinstimmung stützen und welche widersprüchlich sind.
03
Prüfstatus
Halten Sie mehrdeutige Paare getrennt, bis eine Person oder eine Richtlinie eine Klärung herbeiführt.
Das Paar
01
reviewDie Entitätsauflösung funktioniert am besten, wenn die Entscheidung Übereinstimmungen, Konflikte und fehlende Belege erklären kann.Kandidaten finden
Verwenden Sie deterministischen Abgleich oder Embeddings, um eine überschaubare Menge an Kandidaten zu erstellen.
02
reviewDie Entitätsauflösung funktioniert am besten, wenn die Entscheidung Übereinstimmungen, Konflikte und fehlende Belege erklären kann.Felder vergleichen
Übermitteln Sie Namen, Adressen, Domains, IDs und andere Identitätsnachweise gemeinsam.
03
reviewDie Entitätsauflösung funktioniert am besten, wenn die Entscheidung Übereinstimmungen, Konflikte und fehlende Belege erklären kann.Richtlinien beachten
Beschreiben Sie, welche Belege für Ihre Domain stark, schwach oder ausschließend sind.
04
reviewDie Entitätsauflösung funktioniert am besten, wenn die Entscheidung Übereinstimmungen, Konflikte und fehlende Belege erklären kann.Vermeiden Sie blinde Zusammenführungen
Leiten Sie Übereinstimmungen mit geringer Konfidenz an eine Prüfwarteschlange weiter, anstatt ein Ergebnis zu erzwingen.
Vergleich zweier Datensätze
Ermitteln Sie fehlerhafte Zusammenführungen, bevor Sie die Automatisierung erhöhen
Eine fehlende Übereinstimmung ist oft behebbar. Eine fehlerhafte Zusammenführung kann alle nachfolgenden Datensätze beschädigen.
Vergleich zweier Datensätze
POST /v1/resolve{
"state": {
"record_a": { "name": "Acme Inc.", "domain": "acme.io", "city": "Oakland" },
"record_b": { "name": "ACME Incorporated", "domain": "acme.com", "city": "Oakland" }
},
"questions": {
"identity": { "type": "choice", "instructions": "How should these records be treated?", "criteria": { "same": "same entity", "different": "different entities", "review": "not enough evidence" } },
"domain_conflict": { "type": "noul", "instructions": "Is the domain conflict material?" }
}
}从建议入手
Fragen zur Identitätsauflösung
Ersetzt dies deterministisches Matching?+
Nein. Verwenden Sie zunächst deterministische Schlüssel und die Kandidatengenerierung. Jev kann bei der Prüfung der verbleibenden mehrdeutigen Paare helfen.
Sollte die Ausgabe binär sein?+
In der Regel nicht. Gleich, verschieden und Prüfung bieten Ihrer Pipeline einen sichereren Zwischenzustand.
Wie verhindere ich falsche Zusammenführungen?+
Definieren Sie starke Belege, machen Sie Konflikte sichtbar und verlangen Sie für irreversible Zusammenführungen eine höhere Schwelle.
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