01
相同或不同
明确身份判定依据，而非仅依赖单一字段。
配对详情
名称仅为单一信号
当判定结果能解释一致性、冲突及缺失证据时，实体解析的效果最佳。
02
字段一致性
查看哪些字段支持匹配，哪些字段存在冲突。
03
审核状态
对于模棱两可的配对，在人工或政策介入解决之前，保持其分离状态。
配对详情
01
review当判定结果能解释一致性、冲突及缺失证据时，实体解析的效果最佳。查找候选对象
利用确定性匹配或嵌入（embeddings）技术，构建可管理的候选集。
02
review当判定结果能解释一致性、冲突及缺失证据时，实体解析的效果最佳。比较字段
综合比对名称、地址、域名、ID 及其他身份验证信息。
03
review当判定结果能解释一致性、冲突及缺失证据时，实体解析的效果最佳。遵循政策
明确界定哪些证据在您的业务领域内属于强证据、弱证据或排除性证据。
04
review当判定结果能解释一致性、冲突及缺失证据时，实体解析的效果最佳。避免盲目合并
将低置信度的匹配项分流至审核队列，而非强制得出结果。
比对两条记录
在提高自动化程度之前，先评估错误合并的情况。
错失匹配通常可以补救，但错误的合并却可能导致所有下游记录受损。
比对两条记录
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?" }
}
}常见问题
关于身份解析的常见问题
这能取代确定性匹配吗？+
不能。应先使用确定性键值（deterministic keys）和候选集生成；Jev 可协助审核剩余的模糊匹配对。
输出结果必须是二元的吗？+
通常不必。“相同”、“不同”和“需人工审核”的分类为流水线提供了一个更安全的中间状态。
如何防止错误合并？+
定义强有力的判定依据，显式呈现冲突，并对不可逆的合并操作设定更高阈值。
