实时实体解析
把散布在 CRM、支持工具、数据仓库等系统中的重复、冲突记录链接为一条已解析记录，官网示例中 3 条记录关联为 1 个实体、置信度 96%。
价格按 UCR 数量、部署模式、SLA 与支持水平单独报价
平台Web / API
归类API 与算力
收录2026-10-11
复核2026-10-11
编辑评分
4.0 / 5
★★★★☆
Tilores编辑总结
Tilores 是一款面向企业的实时实体解析（Entity Resolution）基础设施，由官网定位为 AI Data Infrastructure，核心是把 CRM、ERP、支持工具、数据仓库中重复且互相冲突的记录，通过确定性规则与 ML 匹配合并为一个已解析实体。官网展示的示例中，3 条记录关联为 1 个实体、置信度 96%，GraphQL 查询延迟 96ms。公开的运行数据包括 110M+ 源记录已解析、60M 解析实体簇、<24h 首次出结果、100ms 规模化查询延迟（自托管接近 1ms）。主要短板是价格不公开，需按 UCR 数量、部署模式、SLA 与支持水平单独询价，且部署与接入门槛偏高。
Tilores是什么？
Tilores 定位为 AI Data Infrastructure，核心能力是实时实体解析：把客户、公司或交易在多个系统中以不同拼写重复出现的记录，链接并合并成一个已解析实体，让欺诈、合规、Customer 360 与 AI 团队基于同一份数据工作。官网明确其覆盖场景包括 Fraud Detection、KYC & AML、Customer 360、IdentityRAG 与 MDM。
产品采用 AWS-native by default、infrastructure-agnostic by design 的形态，可运行在 AWS 托管云、客户自己的 AWS 账号、其他云或本地机房，甚至笔记本上。实体解析引擎在所有部署方式下相同：支持确定性与基于 ML 的匹配、跨姓名／地址／ID 的模糊匹配、GraphQL 与 SQL 实体图查询、完整数据血缘与审计追踪，并提供 Salesforce、HubSpot、Snowflake 预置连接器。
不同角色的用法有差异：AI 团队通过 GraphQL 接口以约 96ms 延迟查询在线的已解析记录；风险与合规团队用匹配解释器查看每条记录为何被关联或排除，并保留回溯到原始记录的链路；数据工程师按数据所在位置选择部署模型，用统一匹配规则和 API 接入现有系统。
Tilores核心功能
匹配解释器
逐条展示触发匹配的规则，例如相似姓氏加相同出生日期、地址地理距离在 50m 内、相同注册号，并明确标出未触发规则的 Web 记录不参与合并。
字段级择优
按字段从所有关联来源中挑选最佳值，例如姓名取 CRM 多数形式、电话采用 E.164 格式，每条取值都能回溯到它来自哪条记录。
GraphQL 查询
通过 GraphQL 与 SQL 查询实体图，官网示例显示响应约 96ms；规模化查询延迟 100ms，自托管部署接近 1ms。
多种部署模式
同一引擎可跑在托管 AWS、客户自己的 AWS 账号、其他云或本地机房，支持气隙环境与严格数据主权要求，功能在每种部署下保持一致。
预置连接器
提供 Salesforce、HubSpot、Snowflake 等预置连接器，并通过 Webhooks 和事件把解析结果推送到下游系统。
血缘与审计
保留完整数据血缘和审计追踪，可看到某个字段值取自哪条源记录、哪条规则把它并入了实体。
Tilores值不值得用？
当你的团队被同一客户在多个系统里的重复记录困扰，且欺诈、合规、营销、AI 各自基于不同版本的数据做判断时，Tilores 值得评估——它用统一匹配规则和 GraphQL 接口把实体解析做成可查询的基础设施，并公开了 110M+ 源记录、60M 实体簇、100ms 查询延迟等运行数据。但它的定价不公开，需要按 UCR 数量、部署模式、SLA 与支持水平询价；部署模式从托管云到本地机房都要配置，接入前有明确工程投入。数据量小、只需要简单去重的团队用不上这套能力。
建议选它的情况
- 欺诈、KYC/AML、合规团队需要在实时链路上拿到统一客户视图
- 企业已有 CRM、ERP、数据仓库多套系统，重复记录影响下游决策
- 需要实体图查询 API 与完整字段级血缘、审计追踪
- 有数据主权或气隙要求，必须把引擎部署在自己环境内
不建议选它的情况
- 数据量小、只需要做简单去重或表格清洗
- 团队没有工程能力承担部署与匹配规则配置
- 预算流程需要事先看到公开价目表
Tilores使用建议
入门先把路子走对
- 先用免费 Studio 试官网提供 Try Tilores Studio (Free) 入口，可先上传样例记录观察实体解析与匹配解释器输出，再决定是否申请 30 分钟演示。
- 准备去重后的客户数报价按 UCR（真实已解析客户数）而非原始记录数计算，先算出业务口径下有 多少真实客户，能更准确地估算价格量级。
- 从单个场景切入包括的 Fraud Detection、KYC & AML、Customer 360、IdentityRAG、MDM 可任选一个，用真实数据跑通匹配规则后再扩展到其他团队。
进阶省时间也省钱
- 自托管换更低延迟数据显示托管 AWS 查询约 100ms，自托管部署接近 1ms；对延迟极敏感且具备运维能力时，自托管方案更合适。
- 用匹配解释器调规则通过 Match Explainer 查看每条规则的触发情况，官网示例中 R9 相似姓氏加相同出生日期、出生日期、邮编、R12 地址地理距离在 50m 内等规则可逐条核对，据此调整阈值减少误合并。
- 确认合规承诺范围SOC 2、GDPR、数据驻留与正常运行时间保证会影响报价，签约前先明确哪些合规承诺是必须项，避免为用不到的部分付费。
Tilores适合谁用？
欺诈与风控团队
推荐需要在实时链路上把同一人的多套记录合并，官网示例中地址地理距离在 50m 内、相同注册号等规则可直接用于识别异常。
KYC 与 AML 合规
推荐需要字段级血缘和审计追踪来证明某条判断来自哪条源记录，Tilores 的完整数据血缘与审计追踪正好覆盖这一诉求。
数据工程师
推荐需要按数据所在位置选择托管 AWS、自有 AWS 账号、其他云或本地机房部署，并接入 Salesforce、HubSpot、Snowflake 等已有数据源。
AI 应用团队
有条件通过 GraphQL 让模型查询统一的已解析实体，官网定位中的 IdentityRAG 即面向这一用法；但需要先完成实体解析管线接入。
预算是公开价目表的团队
不推荐Tilores 按 UCR 数量、部署模式、SLA 与支持水平单独报价，官网未提供标准价格档位，采购流程需要先经过询价环节。
Tilores优点和缺点
优点
- 示例显示 3 条记录可关联为 1 个实体，置信度 96%
- GraphQL 查询在示例中约 96ms，规模化查询延迟 100ms
- 自托管部署查询延迟接近 1ms，适合对延迟敏感的场景
- 同一引擎可在托管云、自有云、其他云或本地机房运行
- 报价按真实已解析客户数（UCR）计算，而非原始记录总数
- 字段级取值可回溯到具体源记录，保留完整审计追踪
- 公开数据包括 110M+ 源记录、60M 实体簇、<24h 首次出结果
缺点
- 未公开任何价格档位或免费额度上限
- 定价需按 UCR 数量、部署模式、SLA 与支持水平单独询价
- 部署与匹配规则配置需要工程投入，不是开箱即用的 SaaS
- 未说明非 AWS 云与本地部署的具体性能数据
- 面向企业级基础设施，小数据量团队难以体现价值
Tilores关键指标
| 指标 | 数值 | 数据来源 |
|---|---|---|
| 已解析源记录数 | 110M+ | 官网首页指标 |
| 已解析实体簇 | 60M | 官网首页指标 |
| 首次出结果时间 | <24h | 官网首页指标 |
| 规模化查询延迟 | 100ms | 官网首页指标 |
| 自托管查询延迟 | 接近 1ms | 官网首页指标说明 |
| 示例实体置信度 | 96% | 官网首页实体解析示例 |
| 托管 AWS 查询延迟 | sub-150ms | 官网定价页 What's included |
Tilores常见问题
Tilores 怎么收费？＋
定价由四个因素决定：统一客户记录（UCR）数量、部署模式、SLA 与合规承诺、支持级别。特别说明按真实已解析客户数而非原始记录数计费，例如有 10 million 原始记录但只有 4 million 真实客户，就按 4 million UCR 计费。需要联系官方获取报价。
有免费版本可以试吗？＋
提供 Try Tilores Studio (Free) 的免费入口，可以先上传样例数据体验实体解析和匹配解释器，再决定是否预约 30 分钟演示。未公开免费版本的额度上限与功能边界。
Tilores 的核心能力是什么？＋
实时实体解析：把分布在 CRM、支持工具、数据仓库等系统中的重复、冲突记录，通过确定性和 ML 匹配规则合并为一条已解析记录。示例中 3 条记录合并为 1 个实体、置信度 96%，姓名、邮箱、电话、地址、地理坐标等字段各自从最合适的来源取值。
可以部署在自己的环境里吗？＋
可以。Tilores 默认 AWS-native，同时设计为基础设施无关，支持四种部署方式：Tilores 托管的 AWS 账户、客户自己的 AWS 账号、其他云、本地机房。说明本地部署需要键值存储、队列和文件存储，使用现有产品即可，适合气隙环境或严格数据主权要求的组织。
查询延迟大概是多少？＋
公开的规模化查询延迟为 100ms，在 AWS 上实测约 100ms，自托管部署接近 1ms。GraphQL 查询示例中响应时间约 88-96ms。数据来自与 Exiger 的合作并在 AWS 上测量。
能不能只做模糊匹配而不合并？＋
展示了同时支持确定性与基于 ML 的匹配，以及跨姓名、地址、ID 的模糊匹配。示例中的匹配解释器会逐条列出触发的规则，例如相似姓氏加相同出生日期、地址地理距离在 50m 内，未触发规则的记录会被明确排除在实体之外，因此可以通过调整规则控制合并范围。
Tilores竞品对比
| 工具 | 编辑评分 | 价格 | 核心功能 | 平台 |
|---|---|---|---|---|
| Tilores本工具 | 4.0 | 按 UCR 数量、部署模式、SLA 与支持水平单独报价 | 实时实体解析；匹配解释器；字段级择优；GraphQL 查询 | Web / API |
| RapidAPI | — | 未标价 | RapidAPI 官网，最大的 API 数据的平台，包括网络爬虫，图像处理，数据分析，身份验证 | — |
| Deep SerpApi | — | 企业级批量价格低于每 1,000 次搜索 $0.50 | 实时获取谷歌搜索数据的 API 工具，支持多种搜索场景，助力企业高效提取网络数据 | Web / API |
| AI-Powered Mock API Generator | — | 未标价 | 模拟 API 生成器是一个帮助您生成模拟数据和 API 的工具 | — |
| CometAPI | — | 按量付费无月费，统一官方价 8 折，注册送测试额度。 | CometAPI 是一个一站式的大型模型 API 聚合平台，提供便捷高效的 API 服务 | Web / API |
| PerfAI | — | Free $0；Pro $49/mo per app；Startup $299/ | AI 驱动的 API 性能测试，提供高性能 API,优化用户体验 | Web |
