Claro

Что такое Claro (Research Agents)?

Research Agents Claro — это инструмент ИИ для исследований, предназначенный для автоматизации ручной исследовательской работы прямо внутри таблицы. Агент может генерировать и обогащать наборы данных, исследовать компании, отслеживать изменения (например, цены) и извлекать структурированные данные из документов с выводом в формате, готовом для дальнейшего использования.

Страница позиционирует Research Agents как «standalone» (независимые в использовании), но при этом «сильнее внутри Claro», где они интегрируются с существующим рабочим процессом «master table». Основная цель — сохранять исследовательские результаты структурированными, traceable и доставляемыми в том же наборе данных, который уже используют команды.

Ключевые возможности

• Нативный табличный workflow (начните с вашего датасета): Начните с импортированного CSV, каталога поставщиков, сгенерированного датасета или пустой таблицы, чтобы исследовательские результаты оставались в той же табличной структуре.
• Выполнение по строкам с контролем масштаба: Добавьте столбец, определите задачу и запустите на малых выборках (например, 10 строк) или очень больших наборах (например, 100 000 строк) без переключения инструментов.
• Генерация и обогащение списков: Сканируйте источники (включая веб-сайты, как описано) для обогащения списков структурированными данными.
• Обработка документов для структурированного извлечения: Загружайте PDF или контракты для извлечения структурированных данных в поля, готовые для таблицы.
• Мониторинг изменений цен/наличия: Отслеживайте цены, наличие и изменения по источникам в реальном времени (как описано), чтобы датасеты оставались актуальными.
• Классификация и тегирование: Автоматически категоризируйте и тегируйте с использованием пользовательской логики, определённой внутри таблицы.
• Режим Claro-connected для entity-aware выводов: При подключении к Claro агент становится entity-aware и aligned к canonical ID, с синхронизацией в системы вроде ERP, PIM, ecommerce и analytics; также описан как governed с audit trails и review queues.

Как использовать Claro (Research Agents)

1. Создайте или импортируйте таблицу: Начните с импортированного CSV, каталога поставщиков, сгенерированного датасета или пустой таблицы внутри Claro.
2. Выберите исследовательскую задачу: Выберите возможность агента, такую как обогащение списков, обработка/извлечение из документов, классификация/тегирование или мониторинг.
3. Определите критерии и запустите: Добавьте столбец для желаемого вывода, опишите задачу/критерии естественным языком (где применимо) и запустите агент по выбранным строкам.
4. Просмотрите структурированные результаты: Используйте табличные результаты и (при подключении к Claro) пользуйтесь traceability и governance-функциями вроде audit trails и review queues перед финализацией downstream-обновлений.

Примеры использования

• Обогащение списков для операционных исследований: Обогащайте существующий список структурированными данными путём сканирования релевантных веб-сайтов, сохраняя результаты в том же табличном формате.
• Исследования компаний и расширение датасетов: Исследуйте компании по вашим критериям и генерируйте обогащённые, верифицированные строки датасета вместо неструктурированного текста.
• Мониторинг цен и наличия: Отслеживайте цены, наличие и изменения по источникам в реальном времени и обновляйте датасет по мере изменений.
• Структурированное извлечение из контрактов/PDF: Загружайте PDF или контракты и извлекайте ключевые структурированные поля в таблицу для упрощённого анализа и downstream-обработки.
• Масштабная категоризация и тегирование: Применяйте пользовательскую логику классификации для автоматической категоризации и тегирования элементов прямо в вашем датасете.

FAQ

Можно ли использовать Research Agent самостоятельно?

Да. На странице указано, что Research Agent можно использовать независимо как структурированный инструмент для исследований.

С каких форматов ввода можно начать?

Research Agents Claro могут начинаться с импортированного CSV, каталога поставщиков, сгенерированного датасета или пустой таблицы.

Куда идут результаты?

Результаты выполняются прямо внутри нативного табличного интерфейса, производя структурированные результаты в табличной форме («structured in, structured out», как описано на странице).

Какие данные можно извлекать из документов?

На странице специально упоминается загрузка PDF или контрактов для извлечения структурированных данных.

Улучшает ли Claro агент при подключении?

На странице описано дополнительное поведение при подключении к Claro, включая entity-aware, alignment к canonical ID, синхронизацию с системами ERP/PIM/ecommerce/analytics и governance с audit trails и review queues.

Альтернативы

• Универсальные ИИ-экстракторы (инструменты document-to-structure): Полезны, если основная потребность — извлечение полей из PDF/контрактов, но они могут не быть предназначены для такого же workflow с приоритетом таблицы и нативностью датасетов.
• Веб-скрейпинг и ETL-пайплайны: Могут собирать информацию с сайтов и загружать в системы данных; однако обычно требуют больше инженерии для преобразования результатов в валидированные структурированные табличные выходы.
• Платформы каталогов данных/обогащения: Фокусируются на обогащении и стандартизации данных сущностей; в зависимости от инструментов, они могут подчеркивать workflow качества данных, а не прямое выполнение исследований внутри таблицы.
• BI-workflow с ручными шагами исследований: Полезны для анализа после подготовки данных, но они не автоматизируют напрямую шаги исследований, извлечения и мониторинга, описанные для Research Agents от Claro.