Zurück zum Katalog

Medienbasierter Anreicherungs-Agent

Der Medienbasierte Anreicherungs-Agent von Quable liest die PDFs und Bilder, die im DAM bereits mit einem Produkt verknüpft sind, und formuliert dessen leere Attribute, jedes mit Rückverweis auf seine Quelle.

Sag dem Agenten, was du brauchst, zum Beispiel „Schlage eine Beschreibung auf Französisch, britischem und amerikanischem Englisch aus den Bildern und PDFs vor“. Er öffnet die Assets, die im DAM mit dem Produkt verknüpft sind, liest die PDFs, sieht sich die Bilder an und formuliert die leere Beschreibung in allen drei Sprachversionen.

Ein Beispiel: Ein Damenmantel aus Wollmischung hat eine leere Beschreibung, aber das Datenblatt des Lieferanten und die Produktfotos sind schon verknüpft. Der Agent liest im PDF „80 % Wolle, 20 % Polyamid“ und „nur chemisch reinigen“, erkennt auf den Fotos die zweireihige Knopfleiste und den Gürtel in der Taille und formuliert daraus eine Beschreibung auf Französisch, britischem Englisch und amerikanischem Englisch.

Jeder Wert lässt sich nachvollziehen. Zu jedem Vorschlag gehört die wörtliche Textstelle oder das Bild, aus dem er stammt, sodass du ihn in Sekunden prüfst. Was die Assets nicht sagen, schreibt der Agent nicht. Den Mantel nennt er nicht „wasserabweisend“, wenn weder Datenblatt noch Fotos das zeigen, und meldet stattdessen die Lücke.

Er füllt nur leere Attribute. Was schon ausgefüllt ist, bleibt unberührt. Du bekommst eine klare Zusammenfassung: was ausgefüllt wurde, was übersprungen wurde und warum.

So funktioniert's

  • Assets aus dem Produkt selbst: Der Agent findet die PDFs und Bilder, die im DAM mit dem Produkt verknüpft sind. Andere Quellen nutzt er nicht.
  • PDFs und Bilder lesen: Aus den PDFs wird Text extrahiert, die Bilder werden per Vision analysiert, zum Beispiel um einen Kragen, einen Verschluss oder eine Farbe zu erkennen oder ein Etikett zu lesen.
  • Nur leere Attribute: Der Agent listet die leeren strukturierten Attribute auf und füllt nur diese, in jeder Sprachversion, die du nennst.
  • Wörtlich nachvollziehbar: Jeder vorgeschlagene Wert ist mit seiner genauen Quelle verknüpft: der zitierten Textstelle samt Seite oder dem Bild, aus dem er stammt.
  • Freigabe vor dem Schreiben: Du prüfst jeden Wert neben seiner Quelle, und erst nach deiner Freigabe schreibt der Agent in den Katalog.
  • Strukturierter Bericht: Status, Produkt, Sprachversionen, ausgefüllte Attribute, übersprungene Attribute, Quellen pro Wert, Annahmen und Blocker.