Le fondement de l'intelligence n'est pas la recherche, mais la connaissance structurée précompilée
Transformez les informations d'entreprise dispersées en un wiki de connaissances compilé automatiquement. Chaque fait est intégré, dédupliqué, évalué par confiance de source et lié aux entrées associées. Contrairement aux systèmes RAG qui interrogent les documents en temps réel, notre système permet aux agents d'accéder à une intelligence structurée et à jour.
L'IA ingère continuellement de nouvelles sources et les compile en pages wiki structurées. Aucune curation manuelle requise — la base de connaissances reste à jour automatiquement.
Les documents de première main, résumés secondaires et contenus tiers sont évalués séparément. Chaque élément de connaissance porte une note de confiance.
Les entrées sont automatiquement liées en réseau de connaissances structuré. Les agents naviguent entre les relations conceptuelles, pas seulement des correspondances de mots-clés isolées.
Entièrement auto-hébergé, les données sont conçues pour rester dans votre périmètre. RBAC granulaire et pistes d'audit complètes pour les exigences réglementaires et de sécurité.
Connecte toutes les sources d'entreprise en préservant les droits d'accès
Supprime le bruit, déduplique et évalue automatiquement la confiance
Le LLM compile les données en un wiki structuré avec références croisées
Recherche sémantique, par mots-clés et graphes avec scores de confiance
Agent exécute des tâches via la base de connaissances compilée
Surveille la qualité de l'agent et identifie les lacunes de connaissance
Donner aux agents IA des réponses précises et structurées sur les questions produit, processus et conformité sans interroger à nouveau les documents bruts à chaque requête
Des assistants d'onboarding qui répondent aux questions des nouveaux employés depuis une base de connaissances compilée et fiable, plutôt que de deviner à partir de fichiers épars
Des équipes juridiques et conformité qui ont besoin que la base de connaissances suive les changements réglementaires et signale automatiquement les entrées dont les scores de confiance ont baissé
Servir de couche de contexte sémantique métier pour les Agents de Données — lorsque les agents interrogent des données, fournir automatiquement les définitions de métriques, glossaires métier et règles de calcul pour que le SQL généré corresponde au sens métier réel, et non à des suppositions basées sur les noms de colonnes
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