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O NER Review é a interface de curadoria das entidades identificadas pelo motor de Named Entity Recognition (NER) da Memory. Quando o pipeline processa fontes como Slack, Confluence, e-mail ou transcrições de reunião, as entidades detectadas — empresas, pessoas, produtos — passam por um fluxo de confiança antes de ser adicionadas ao Knowledge Graph. Abaixo do threshold de confirmação automática, essas entidades aparecem na fila de revisão para que o time decida o que aceita, rejeita ou mescla.
A página de NER Review é acessível pelo botão NER Review no header da página Memory, dentro do Console.

Fluxo de confiança

Cada fonte tem dois thresholds configuráveis que determinam o destino de cada entidade detectada:
  • Auto-confirm threshold: entidades com score igual ou acima deste valor são adicionadas diretamente ao Knowledge Graph, sem intervenção manual.
  • Review threshold: entidades com score entre este valor e o auto-confirm entram na fila para revisão manual.
  • Abaixo do review threshold: descartadas silenciosamente — não aparecem na fila.

Thresholds padrão por fonte

E-mail tem threshold de revisão mais alto (70%) porque a variação de nomes e contexto em mensagens de e-mail tende a gerar mais falsos positivos do que fontes estruturadas como Confluence.
Os thresholds são configuráveis por fonte via API — consulte a seção Gerenciar thresholds abaixo.

A fila de revisão

Cada item na fila exibe as informações necessárias para uma decisão informada:

Ações disponíveis

Por item

Confirmar

Aceita a entidade e a adiciona ao Knowledge Graph. Use quando o texto detectado corresponde corretamente a uma entidade real.

Rejeitar

Descarta a entidade. Use quando o texto não representa uma entidade válida ou é um falso positivo.

Remapear

Redireciona a entidade para outra entidade já existente no grafo. Útil para deduplicação — por exemplo, “M. Silva” remapeada para “Maria Silva”.

Em bulk

Selecione múltiplos itens com status pendente e confirme todos de uma vez. Útil para processar lotes de entidades de alta confiança que ficaram abaixo do threshold de confirmação automática por configuração conservadora.

Gerenciar thresholds

Os thresholds de cada fonte são configuráveis diretamente pela API. Ajustes têm efeito imediato sobre novos itens processados — itens já na fila não são reclassificados retroativamente.

Listar thresholds atuais

Resposta de exemplo:

Atualizar threshold de uma fonte

Body:
Reduzir o review_threshold aumenta o volume de itens na fila. Reduzir o auto_confirm_threshold aumenta o volume de itens que precisam de revisão manual antes de entrar no grafo. Ajuste gradualmente e monitore o impacto via Observability.

API Reference

Listar itens da fila

Suporta paginação e filtros por status e source_type. Parâmetros de query: Exemplo:

Atualizar um item

Body para confirmar:
Body para rejeitar:
Body para remapear:

Confirmar em bulk

Body:

Listar e atualizar thresholds

Detalhes e exemplos na seção Gerenciar thresholds acima.

Boas práticas

Nas primeiras semanas, mantenha o auto_confirm_threshold alto (90%+) para revisar manualmente um volume maior e entender a qualidade do NER nas suas fontes específicas. Após calibrar, eleve os thresholds gradualmente para reduzir trabalho manual.
O remapeamento é a ferramenta mais poderosa para manter o grafo limpo. Quando a mesma entidade aparece com grafias diferentes (“TechCorp”, “Tech Corp Ltda”, “TechCorp Brasil”), use o remapeamento para consolidar todas as referências em um único nó canônico.
Itens pendentes na fila representam conhecimento que ainda não está disponível para os agentes. Estabeleça uma rotina de revisão — idealmente diária para fontes de alta frequência como Slack — para garantir que o contexto está sempre atualizado.
O produto Observability registra a taxa de NER ambíguo e a cobertura de fontes. Use essas métricas para identificar quais fontes geram mais revisões manuais e avaliar se ajustes de threshold fazem sentido.