Raciocínio e conhecimento
Raciocínio e Conhecimento

Uma camada semântica sobre tudo o que a sua empresa sabe

Unifique documentos, chats, tickets, registos de CRM e estado do sistema num gráfico consultável. Os agentes atravessam relações para responder a perguntas que os humanos fazem em frases inteiras – e não em consultas de palavras-chave.

Knowledge graph of retrieval sourcesDocumentsDatabaseWikiCodeConversationsAPIsQuery

A maior parte do conhecimento empresarial está trancado numa dúzia de ferramentas desconectadas. Um grafo de conhecimento unifica-os num modelo semântico digitado — entidades, relações, factos temporais — para que os agentes possam raciocinar sobre o que é verdadeiro, e não apenas sobre o que está indexado.

Das fontes à camada semântica

  1. 01

    Ingerir todas as fontes

    Conectores para Confluence, Notion, Slack, Drive, SharePoint, Salesforce, ServiceNow, Jira e as suas bases de dados de produtos. Todo o conteúdo é resolvido e vinculado pela entidade.

  2. 02

    Resolver e enriquecer

    Pessoas, projetos, contas e artefactos são fundidos entre fontes. Os aliases entram em colapso, a propriedade é atribuída e os carimbos de data e hora acompanham quando cada facto se tornou verdadeiro.

  3. 03

    Consulta com raciocínio

    Os agentes traduzem a linguagem natural em travessias de grafos e SQL, combinando contexto estruturado e não estruturado para responder a questões que nenhum sistema único conseguiria.

O que o gráfico desbloqueia

Resposta a perguntas multi-hop

'Quem é o proprietário do serviço que trata das exportações do RGPD para os nossos clientes da UE?' — uma consulta, três saltos, resposta citada.

Raciocínio temporal

Cada facto é marcado com tempo. Pergunte 'qual era o estado de X no último trimestre?' e obter uma resposta pontual, e não a visão de hoje.

Recuperação com reconhecimento de acesso

O gráfico respeita as permissões do sistema de origem. Os agentes nunca exibem conteúdo que um utilizador não teria permissão para ver na ferramenta subjacente.

Extração guiada por esquema

A sua ontologia de domínio orienta a extração de texto não estruturado — ‘contrato’, ‘SOW’ e ‘MSA’ convergem para a mesma entidade em vez de três clusters ruidosos.

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