Arbeitsproben · Produktdaten bereinigen
Produktdaten bereinigen – laufende Demo
Wählen Sie einen Datensatz oder fügen Sie eigene Zeilen ein. Die Bereinigung läuft in Ihrem Browser – nichts davon wird gesendet oder gespeichert.
Was es tut
Vereinheitlicht Produktnamen und Kategorien, prüft sieben Pflichtangaben je Artikel und listet jede Lücke einzeln auf. Zu jeder Änderung steht der Rohwert daneben.
Was es nicht tut: einen fehlenden Wert ergänzen. Kein Preis wird geschätzt, keine Kategorie aus dem Produktnamen abgeleitet, kein Material erraten. Die Kachel „geschätzt“ steht deshalb fest auf null – sie ist keine Zierde, sondern die Zusage.
Das gilt für die Regeln, um die es hier oben geht. Weiter unten kommt eine zweite Stufe dazu, in der ein Sprachmodell für zwei Felder etwas vorschlägt – auch dort wird kein Feld gefüllt, solange kein Mensch den Vorschlag freigegeben hat.
Datensatz wählen
Erwartet werden die Spalten sku, name,
kategorie, beschreibung, preis,
farbe, material, bild_url. Fehlt
eine davon, bricht die Bereinigung mit einer Meldung ab, statt zu raten.
Ergebnis
| SKU | Name | Vollständigkeit | Es fehlt |
|---|
Sortiert nach Vollständigkeit – die lückenhaftesten Artikel oben, weil dort die Arbeit liegt. Ein Klick auf eine Zeile zeigt jedes Feld im Vorher-Nachher.
Vorher und nachher
Wählen Sie oben eine Zeile aus, um jedes Feld einzeln zu sehen – Rohwert, bereinigter Wert und die Regel, die gegriffen hat.
Was am Ende herauskommt
Die Tabelle oben ist nur die Ansicht. Zum Weiterarbeiten entstehen zwei Dateien: die bereinigten Produktdaten, die zurück ins Shop-System gehen, und eine Liste aller Lücken für die Person, die sie füllt. Beide können Sie hier aufklappen und ansehen.
Dieselbe Bereinigung gibt es auch als Programm ohne Browser – für einen Katalog mit Zehntausenden Artikeln, der nicht mehr in ein Textfeld passt. Es erzeugt Zeichen für Zeichen dieselben zwei Dateien wie diese Seite.
Bereinigte Produktdaten – produkte_bereinigt.csv
Liste aller Lücken – missing_information_report.md
Version 3 · Vorschläge mit Nachprüfung
Bis hierher war keine KI im Spiel. Version 1 war das Programm ohne Oberfläche, Version 2 ist die Ansicht, die Sie oben gerade bedienen – beide arbeiten ausschliesslich mit festen Regeln und füllen nie ein leeres Feld. Was in den drei Stufen jeweils dazukam, steht in der Fallbeschreibung.
Version 3 ist der Schritt darüber. Die Regeln oben finden die Lücke, füllen sie aber nicht. Genau zwei Felder bekommen einen Vorschlag – und aus zwei ganz verschiedenen Gründen.
Beschreibung. Hier gibt es keinen richtigen Satz, den man irgendwo nachschlagen könnte – nur einen, der nichts behauptet, was nicht in den Daten steht. Deshalb wird jeder Vorschlagstext hier im Browser gegen die Daten desselben Artikels gehalten: Jede Zahl, jedes Material, jede Farbe und jede Eigenschaft wie „wasserdicht“ muss in einem Feld dieses Artikels stehen. Was sich dort nicht findet, ist hinzuerfunden – der Vorschlag wird angezeigt, lässt sich aber nicht übernehmen.
Kategorie. Hier wird nichts formuliert, sondern ausgewählt. Das Modell darf nur eine Kategorie vorschlagen, die es im Katalog schon gibt – und das ist keine Bitte, sondern eine Prüfung: Der Wert muss zeichengleich einer der bestehenden Kategorien entsprechen, sonst ist er nicht übernehmbar. Schon „zubehör“ statt „Zubehör“ fällt durch, denn im Shop wären das später zwei Menüpunkte. Passt keine bestehende Kategorie, erfindet das Modell keine, sondern schlägt eine neue vor – bis zu drei Namen, getrennt ausgewiesen und getrennt freizugeben.
Preis, Material, Farbe und Bild-URL bleiben ausgenommen. Dort gibt es weder eine Formulierung noch eine Auswahl, sondern nur den einen wahren Wert, den jemand nachsehen muss.
Warum aufgezeichnet und nicht live?
Ein Live-Aufruf bräuchte einen API-Schlüssel. Der kann in einer öffentlichen Website nicht sicher liegen — jeder könnte ihn auslesen und auf meine Rechnung verwenden. Die Vorschläge oben wurden deshalb einmal echt erzeugt, mit dem Prompt, der daneben steht, und gespeichert. Die Nachprüfung läuft dagegen jedes Mal neu in Ihrem Browser, gegen die Daten, die gerade im Feld stehen.
Was diese Stufe an den Ausgaben ändert – und was nicht
produkte_bereinigt.csv bleibt unberührt. Dort steht
weiterhin ausschliesslich, was aus den Rohdaten stammt. Eine Freigabe
erzeugt eine dritte Datei, mit zwei zusätzlichen
Spalten: beschreibung_herkunft und
kategorie_herkunft.
Dort steht zu jedem Wert, woher er stammt: aus den Produktdaten oder aus einem freigegebenen Vorschlag. Ohne diese Spalten sehen beide nach ein paar Wochen gleich aus, und niemand kann mehr sagen, welchen Satz der Hersteller geliefert hat und welchen eine KI geschrieben hat.
Die Kategoriespalte kennt einen Wert mehr als die andere:
neue_kategorie_freigegeben. Wer den in der Datei sieht,
weiss, dass hier nicht nur ein Artikel einsortiert, sondern der
Kategoriebaum des Katalogs erweitert wurde – eine Entscheidung, die
über den einzelnen Artikel hinausgeht.
Selbsttest
Ein Werkzeug, das verspricht, nichts zu erfinden, sollte das belegen können. Auf Knopfdruck laufen 87 kleine Prüfungen durch – jede stellt eine Frage, auf die es genau eine richtige Antwort gibt, und zeigt sofort, ob sie herauskommt.
24 Prüfungen gelten der Bereinigung oben: Wird aus
REGENBEKLEIDUNG wirklich „Regenbekleidung“? Bleibt ein
leeres Preisfeld wirklich leer, statt still gefüllt zu werden?
Die übrigen 63 gelten der Nachprüfung der Vorschläge. Die meisten stellen dieselbe Frage: Fällt es auf, wenn im Vorschlag eine Angabe steht, die in keinem Feld des Artikels zu finden ist? Ein eigener Block prüft die Kategorien – dass eine erfundene auffällt, dass „zubehör“ nicht als „Zubehör“ durchgeht, und dass ein Vorschlag für eine neue Kategorie nicht versehentlich in der normalen Liste landet.
| Test | Ergebnis |
|---|