One wine record · six outputs
Sample dataWine Data
Canonical record
Vinfra AI
Wine-trained
Product Description
Commerce
SEO Metadata
Search
Tasting Note
Editorial
Translation
6 locales
Social Content
Campaigns
Image
Bottle shot
Fields grounded
18/18
Human review
1 flagged
Locales
6
Das Problem
Weindaten kommen als unstrukturierter Text an: Lieferantenlisten, PDFs, Etikettenfotos, E-Mail-Angebote. „Ch. Lynch Bages 2016 6x75 IB" in ein strukturiertes, verkaufsfertiges Produkt mit korrekter Appellation, Klassifikation und Zollstatus zu verwandeln, ist langsame manuelle Arbeit. Generische Sprachmodelle machen das schnell und falsch — sie erfinden Appellationen, verwechseln Jahrgänge und halluzinieren Bewertungen.
Die Lösung
Unsere Intelligenzebene ist an ein Weinwissensmodell gebunden. Extraktion, Anreicherung und Generierung basieren auf kanonischen Erzeuger-, Weingut-, Cuvée-, Appellations- und Klassifikationsdaten. Alles, was das Modell nicht auflösen kann, wird zur menschlichen Prüfung markiert, statt geraten. Die Content-Generierung erbt dieselbe Absicherung.
One wine record · six outputs
Sample dataWine Data
Canonical record
Vinfra AI
Wine-trained
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Im Produkt
Eine weinspezifische Intelligenzebene.
- Datenanreicherung & Erkennung
- Mehrsprachige Content-Generierung
- Visual AI für Produktbilder
- Commerce- & Marketing-Automatisierung
Funktionen
Was es leistet.
01
Datenanreicherung & Erkennung
Angebote, Lieferantendateien und Etikettenbilder werden zu strukturierten Weindatensätzen mit aufgelöstem Erzeuger, Cuvée, Jahrgang, Format, Appellation und Klassifikation. Mehrdeutige Treffer werden mit Kandidaten angezeigt, statt stillschweigend aufgelöst.
02
Mehrsprachige Content-Generierung
Verkostungsnotizen, Produktbeschreibungen und Kampagnentexte in Englisch, Deutsch und Französisch aus verifizierten Attributen erstellen. Die Terminologie folgt der weinüblichen Konvention der jeweiligen Sprache, nicht einer wörtlichen Übersetzung.
03
Visual AI für Produktbilder
Konsistentes Katalogbildmaterial im großen Maßstab erzeugen und Etikettenfotos bereinigen, wobei Jahrgang und Format bei jedem Asset korrekt bleiben. Die Ausgabe folgt Ihrer Art Direction, nicht einer generischen Vorlage.
04
Commerce- & Marketing-Automatisierung
Angebote, Allokations-E-Mails und Merchandising-Bausteine aus aktuellen Bestands- und Preisdaten entwerfen. Alles ist vor der Veröffentlichung prüfbar.
05
Abgesichert, nicht geraten
Generierung ist an Ihre Daten und das Weinwissensmodell gebunden, mit Quellenangaben bei sachlichen Aussagen. Fehlt der Beleg, sagt das System das auch.
06
Human-Review-Workflow
Konfidenzwerte, Side-by-Side-Vergleiche und Freigabe-Warteschlangen behalten den letzten Schritt in menschlicher Hand. Korrekturen fließen zurück in Ihren Katalog.
So funktioniert es
Von Ihren Daten zum laufenden Betrieb.
- Schritt 1
An Ihre Daten anbinden
Kataloge, Lieferanten-Feeds, Angebots-E-Mails und Etikettenbilder verbinden.
- Schritt 2
Auflösen und anreichern
Datensätze werden kanonischen Weinidentitäten zugeordnet und um fehlende Attribute ergänzt.
- Schritt 3
Generieren
Notizen, Beschreibungen, Übersetzungen und Bildmaterial aus verifizierten Feldern erzeugen.
- Schritt 4
Prüfen und veröffentlichen
In einer Warteschlange freigeben, dann an Commerce-, CRM- und Marketingkanäle übertragen.
Warum weinspezifisch
Nicht angepasst. Dafür gebaut.
Ein allgemeines Modell hat über Wein gelesen. Es wurde nicht durch Wein eingeschränkt. Fragen Sie es nach einer Verkostungsnotiz für den 2015er, beschreibt es bereitwillig den 2016er, erfindet eine Klassifikation oder schreibt eine Bewertung einem Kritiker zu, der den Wein nie probiert hat. In dieser Kategorie ist ein selbstsicherer Fehler eine Retoure oder ein Compliance-Problem. Unsere Ebene löst gegen echte Weindaten auf und verweigert es, Lücken zu füllen, die sie nicht belegen kann.
Integrationen
Passt in den Stack, den Sie bereits nutzen.
AI ist API-first und verbindet sich über Connect mit den unten aufgeführten Systemkategorien. Konkrete Plattform-Integrationen werden im Rahmen der Konzeption bestätigt.
- ERP
- CRM
- Webshop-Plattformen
- PIM / DAM
- Marketing-Automatisierung
- Übersetzungs-Workflows
Anwendungsfälle
So zeigt es sich in der Praxis.
Merchants
Eine Lieferanten-Angebotsliste in Minuten statt Tagen in veröffentlichungsfähige Produkte verwandeln.
Marketplaces
Tausende Verkäuferangebote zu einem sauberen, durchsuchbaren Katalog vereinheitlichen.
Hospitality
Mehrsprachige Weinkarten über Standorte und Jahrgangswechsel hinweg korrekt halten.
Nachweis
Im Einsatz in einem produktiven Weinunternehmen.
AI läuft im eigenen Fine-Wine-Betrieb von Vinesia. Verifizierte Leistungskennzahlen werden hier nach Bestätigung veröffentlicht.
AI anhand Ihrer eigenen Daten ansehen.
Eine 30-minütige Session mit jemandem, der sowohl die Software als auch den Weinhandel kennt.