O fundamento da inteligência não é a pesquisa, mas o conhecimento estruturado pré-compilado
Transforme informações empresariais dispersas num wiki de conhecimento compilado automaticamente. Cada facto é integrado, deduplicado, pontuado por confiança de fonte e ligado a entradas relacionadas. Ao contrário dos sistemas RAG que consultam documentos em tempo de execução, o nosso sistema permite que os agentes acedam a inteligência estruturada e atualizada.
A IA ingere continuamente novas fontes e compila-as em páginas wiki estruturadas. Não é necessária curação manual — a base de conhecimento mantém-se atualizada automaticamente.
Documentos primários, resumos secundários e conteúdo de terceiros são pontuados separadamente. Cada item de conhecimento possui uma classificação de confiança.
As entradas são automaticamente ligadas numa rede de conhecimento estruturada. Os agentes navegam pelas relações entre conceitos, não apenas correspondências de palavras-chave isoladas.
Totalmente auto-hospedado com concebido para manter os dados dentro do seu perímetro. RBAC granular e trilhas de auditoria completas para requisitos regulatórios e de segurança.
Conecta todas as fontes empresariais preservando controlos de acesso
Remove ruído, deduplica e pontua automaticamente a confiança da fonte
O LLM compila os dados num wiki estruturado com referências cruzadas
Pesquisa semântica, por palavras-chave e grafo com pontuações de confiança
Agent executa tarefas usando a base de conhecimento compilada
Monitoriza a qualidade do agente e identifica lacunas de conhecimento
Dar aos agentes IA respostas precisas e estruturadas sobre questões de produto, processo e conformidade sem voltar a consultar documentos brutos em cada pedido
Assistentes de integração que respondem às perguntas dos novos colaboradores a partir de uma base de conhecimento compilada e fiável, em vez de adivinhar a partir de ficheiros dispersos
Equipas jurídicas e de conformidade que precisam que a base de conhecimento acompanhe as alterações regulatórias e sinalize automaticamente as entradas cujas pontuações de confiança diminuíram
Servir como camada de contexto semântico empresarial para Agentes de Dados — quando os agentes consultam dados, fornecer automaticamente definições de métricas, glossários empresariais e regras de cálculo para que o SQL gerado se alinhe com o significado empresarial real, e não com suposições baseadas em nomes de colunas
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