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Dokumente, Chats, Tickets, CRM-Datensätze und Systemzustände zu einem abfragbaren Graphen vereinen. Agenten traversieren Beziehungen, um Fragen zu beantworten, die Menschen in ganzen Sätzen stellen — nicht in Keyword-Abfragen.
Der Großteil des Unternehmenswissens ist in einem Dutzend getrennter Werkzeuge eingeschlossen. Ein Knowledge Graph vereint sie in einem typisierten semantischen Modell — Entitäten, Beziehungen, temporale Fakten — sodass Agenten darüber argumentieren können, was wahr ist, nicht nur was indiziert ist.
Konnektoren für Confluence, Notion, Slack, Drive, SharePoint, Salesforce, ServiceNow, Jira und Ihre Produktdatenbanken. Alle Inhalte werden entitäts-aufgelöst und verknüpft.
Personen, Projekte, Accounts und Artefakte werden quellenübergreifend zusammengeführt. Aliase kollabieren, Eigentümerschaften werden zugeordnet und Zeitstempel verfolgen, wann jede Tatsache wahr wurde.
Agenten übersetzen natürliche Sprache in Graphtraversalen und SQL und kombinieren strukturierten mit unstrukturiertem Kontext, um Fragen zu beantworten, die kein einzelnes System könnte.
'Wer besitzt den Dienst, der GDPR-Exporte für unsere EU-Kunden bearbeitet?' — eine Abfrage, drei Hops, zitierte Antwort.
Jede Tatsache ist zeitgestempelt. Fragen Sie 'wie war der Status von X im letzten Quartal?' und erhalten Sie eine Point-in-Time-Antwort — nicht die heutige Sicht.
Der Graph respektiert die Berechtigungen der Quellsysteme. Agenten geben niemals Inhalte zurück, die ein Nutzer im zugrunde liegenden Werkzeug nicht sehen dürfte.
Ihre Domänen-Ontologie steuert die Extraktion aus unstrukturiertem Text — 'Vertrag', 'SOW' und 'MSA' konvergieren auf dieselbe Entität statt auf drei verrauschte Cluster.