Détectez ce que les règles ne peuvent pas
Le matching sémantique alimenté par l'IA comprend le contexte et le sens, trouvant des doublons que les systèmes traditionnels basés sur des règles manquent.
Matching Sémantique, Coût Minimal
Les embeddings convertissent les enregistrements en vecteurs basés sur le sens pour la comparaison de similarité.
- Sélection de champs configurable pour les embeddings
- Détecte les fautes de frappe, abréviations et variations
- Fonctionne à travers les langues et formats
- Mis en cache pour éviter de ré-embedder les enregistrements inchangés
Configuration des Embeddings
Contrôlez quels champs sont utilisés pour le matching sémantique.
Conseil pro : Utilisez des champs descriptifs et lisibles par l'homme pour de meilleurs résultats. L'IA comprend le sens sémantique, donc "Vice President of Sales" correspondra à "VP Sales" même sans chevauchement de texte exact.
Matching Multilingue
Les embeddings IA comprennent le sens à travers les langues et jeux de caractères.
- Gère les caractères accentués (é, ü, ñ) de manière transparente
- Fait correspondre les noms translittérés (Beijing = Pékin)
- Comprend les variations de codes pays (France = FR = FRA)
- Fonctionne avec le japonais, chinois, coréen, arabe et plus
Cache des Embeddings
Économisez des coûts en mettant en cache les embeddings pour les enregistrements inchangés.
Réduisez les coûts IA de 80%+ — Les embeddings sont mis en cache et réutilisés pour les enregistrements qui n'ont pas changé, donc vous ne payez que pour les enregistrements nouveaux ou modifiés.
Explications IA
Des explications en langage naturel vous aident à comprendre pourquoi deux enregistrements correspondent.
- Résumés de 2-3 phrases pour chaque correspondance
- Décomposition de similarité champ par champ
- Alimenté par Claude AI (Anthropic)
- Utilise des crédits IA (rechargez si nécessaire)
Pourquoi les Modèles de Fondation Surpassent le ML Personnalisé
Certains outils entraînent un modèle ML personnalisé sur vos données. Voici pourquoi nous utilisons des modèles de fondation pré-entraînés à la place.
Avantages des Modèles de Fondation
- Fonctionne immédiatement avec une précision maximale — aucune période d'entraînement requise
- Détecte les doublons jamais vus auparavant (compréhension sémantique)
- Même qualité pour les nouveaux clients et les petits ensembles de données
- Aucun risque d'apprendre à partir de modèles de données défectueux
Notre approche basée sur les embeddings utilise un modèle de fondation pré-entraîné qui comprend la similarité sémantique universellement, plutôt que d'apprendre à partir de modèles spécifiques au client qui peuvent déjà être défectueux.
Règles Traditionnelles vs Matching IA
Voyez ce que le matching IA détecte que les règles manquent.