{"status":"success","response_data":[["Apple","appl!e",1.0]]}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/11914/lightning+fast+similarity+api/22649/dedupe?data=["Apple", "appl!e"]' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
Después de registrarte, a cada desarrollador se le asigna una clave de acceso a la API personal, una combinación única de letras y dígitos proporcionada para acceder a nuestro endpoint de la API. Para autenticarte con el Similitud Rápida como un Rayo API simplemente incluye tu token de portador en el encabezado de Autorización.
| Encabezado | Descripción |
|---|---|
Autorización
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Requerido
Debería ser Bearer access_key. Consulta "Tu Clave de Acceso a la API" arriba cuando estés suscrito.
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Sin compromiso a largo plazo. Mejora, reduce o cancela en cualquier momento.
API de similitud ultrarrápida es una API de coincidencia difusa y desduplicación de alta velocidad diseñada para datos desordenados y del mundo real. Te ayuda a identificar registros casi duplicados y a reconciliar entidades incluso cuando los valores no coinciden exactamente—errores tipográficos, diferencias de mayúsculas, puntuación faltante, problemas de espacios, abreviaciones y cambios menores en el orden de las palabras.
En lugar de construir y ajustar tu propio pipeline de coincidencia difusa, envías tus cadenas (o registros) a la API y obtienes coincidencias con puntuaciones de similitud en las que puedes confiar. Las salidas típicas incluyen pares emparejados (por ejemplo, “Apple” ↔ “apple inc.”), puntuaciones de similitud y resultados estructurados que son fáciles de integrar en flujos de trabajo de limpieza de datos, CRM, trabajos ETL y pipelines de análisis.
Casos de uso comunes:
Desduplicar listas: encontrar duplicados dentro de un conjunto de datos (coincidencia todo-a-todo) y devolver pares de duplicados probables.
Reconciliar contra una lista maestra: emparejar una lista entrante con un conjunto canónico (lista-a-maestra).
Higiene de datos de CRM y clientes: limpiar prospectos/cuentas/empresas donde los duplicados afectan los informes y la búsqueda.
Resolución de entidades y vinculación de registros: conectar referencias a la misma entidad del mundo real a través de fuentes.
Por qué los equipos lo usan:
Funciona con texto desordenado de inmediato (sin reglas manuales para cada caso extremo)
Puntuaciones de similitud para clasificación y umbrales (tú eliges cuán estricto ser)
Diseñado para escala y automatización (diseñado para funcionar en pipelines, no solo en scripts únicos)
El punto final Dedupe devuelve un objeto JSON que contiene pares de cadenas coincidentes, puntuaciones de similitud y resultados deduplicados opcionales. La salida puede estar formateada como pares de cadenas, pares de índices o cadenas deduplicadas, dependiendo de la configuración especificada
Los campos clave en los datos de respuesta incluyen "estado" (que indica éxito o error) y "datos_de_respuesta" que contiene los resultados formateados de acuerdo con la solicitud del usuario como pares coincidentes o cadenas desduplicadas
Los usuarios pueden personalizar las solicitudes ajustando los parámetros en el objeto "config" como "similarity_threshold" para la rigurosidad de la coincidencia "remove_punctuation" para el preprocesamiento y "output_format" para elegir la estructura de resultado deseada
Los datos de respuesta están organizados como un array de resultados donde cada entrada corresponde a un partido o cadena desduplicada Dependiendo del formato de salida las entradas pueden incluir cadenas originales índices y puntajes de similitud facilitando la integración fácil en flujos de trabajo
Los casos de uso típicos incluyen la deduplicación de listas de clientes la reconciliación de registros contra una lista maestra la limpieza de datos de CRM y la realización de resolución de entidades a través de diferentes fuentes de datos para garantizar la integridad y precisión de los datos
La precisión de los datos se mantiene a través de avanzados algoritmos de emparejamiento difuso que tienen en cuenta problemas comunes de datos como errores tipográficos y diferencias en mayúsculas y minúsculas La API está diseñada para manejar datos desordenados de manera eficaz garantizando resultados de emparejamiento fiables
Los valores de parámetro aceptados incluyen "similarity_threshold" (0 a 1) "remove_punctuation" (booleano) "to_lowercase" (booleano) "use_token_sort" (booleano) y "top_k" (entero o "todo") estos parámetros permiten a los usuarios adaptar el proceso de coincidencia a sus necesidades específicas
Si el punto final de Dedupe devuelve resultados parciales o vacíos los usuarios deben revisar los datos de entrada en busca de problemas de calidad como duplicados excesivos o umbrales de similitud muy bajos Ajustar el "similarity_threshold" o revisar la lista de entrada puede ayudar a mejorar los resultados