Bi-temporal beantwortet, wann ein Fakt wahr ist. Der Segmentvektor beantwortet, fuer wen.

Temporale Graph-Systeme der aktuellen Generation (Zep, mem0, Graphiti) beantworten eine Frage gut: Ist dieser Fakt gerade wahr? Im KAAS-Massstab geht die wertschoepfende Frage einen Schritt weiter. Ist dieser Fakt gerade fuer wen wahr? Eine Oberflaechenaussage ueber eine Marke kann auf einer Stufe wahr und auf einer anderen umstritten sein. Dieselbe Aussage kann in EMEA-Boutiquen gelten und in lateinamerikanischen Massenmarkt-Laeden nicht. Ohne eine Moeglichkeit, einen Fakt auf einen Ausschnitt der Belegschaft oder des Kundenstamms zu begrenzen, flacht die Antwort zu einem Korpus-weiten Durchschnitt ab, dem niemand wirklich glaubt.

Die Plattform haengt jedem Fakt einen Segmentvektor an. Der Vektor ist eine duenne Projektion ueber die Segmentierungsachsen, die fuer das Vertical relevant sind (Stufe, Geografie, Ladenformat, Kundensegment, Markenpartner, Demografie). Eine Abfrage schneidet den Vektor gegen den Bereich des Aufrufers. Fakten, deren Segmentvektor den Bereich nicht schneidet, werden nicht zurueckgegeben. Sie werden nicht durch eine Richtlinienebene versteckt. Sie sind nicht im Ergebnissatz.

Die in fruehen kommerziellen Einsaetzen verwendete Form erfasst ueber vier Stufen. Stufe 1 Direction (Fuehrungsebene) haelt die interne Geschichte der Marke. Stufe 2 Brand Operators (Marketing, Kommunikation, Merchandising, Design) fuehren diese Geschichte aus. Stufe 3 Front Line (Filialleiter und Franchisenehmer) sieht, was auf dem Boden tatsaechlich passiert. Stufe 4 Kunden nehmen die Marke von aussen wahr. Dieselbe Oberflaechenaussage nimmt auf jeder Stufe unterschiedliche Werte an.

'Die Marke ist ein Value-Fashion-Ziel' kann heute auf Stufe 4 als wahr getestet werden, heute auf Stufe 2 umstritten sein (wo die Markenoperatoren an einer Neupositionierung arbeiten, die den Kunden noch nicht erreicht hat), und 2023 auf Stufe 1 wahr gewesen sein, als die Strategie noch anders war. Dieselbe Aussage, drei valid_at-Fenster, drei Segmentbereiche. Die Plattform haelt alle drei Zustaende im selben Korpus und gibt den richtigen fuer die richtige Abfrage zurueck.

Diese Eigenschaft ermoeglicht es dem Direction-Team zu sehen, was ihre Berater und Kunden sehen, ohne die vier Perspektiven zu einem einzigen Durchschnitt zu glaetten, der die Luecke verdeckt.

Bei einem grossen Schoenheitseinzelhandels-Einsatz zahlt jeder Markenpartner im Katalog fuer einen bereichsbegrenzten API-Zugang zum Korpus. Der Bereich ist eine Projektion des Segmentvektors. Der API-Schluessel eines Markenpartners projiziert auf brand_partner = <their_brand>. Die Abfrage gibt die Fakten zurueck, die diese Projektion schneiden. Jeder andere Markenpartner im Katalog erhaelt den parallelen Bereich, jeweils auf seinen eigenen Ausschnitt beschraenkt.

Ein Markenpartner kann die Fakten eines anderen Markenpartners nicht sehen. Der Segmentvektor stellt sicher, dass die partneruebergreifenden Fakten nicht im Abfrageergebnis sind. Es laeuft keine Zugangskontrollregel auf einem gemeinsamen Datensatz. Es gibt einen einzigen Datensatz, und die Abfragesprache begrenzt das Ergebnis, bevor irgendeine Zugangskontrolle laeuft.

Dieselbe Eigenschaft gilt fuer die Kundensegment-Achse. 'Farbe X wird am haeufigsten abgelehnt' kann fuer lateinamerikanische Massenmarkt-Laeden wahr und fuer EMEA-Boutiquen falsch sein. Der Fakt traegt beide Fenster auf seinem Segmentvektor. Die Latam-begrenzte Abfrage gibt wahr zurueck. Die EMEA-begrenzte Abfrage gibt falsch zurueck. Beide sind korrekt.

Jedes Vertical benennt seine eigenen Achsen. Die allgemeine Struktur ist dieselbe: ein duenner Vektor ueber eine geringe Anzahl von Achsen (typischerweise vier bis sieben), wobei jede Achse eine diskrete oder niedrig-kardinale Wertemenge traegt.

Einzelhandel (Vier-Stufen-Form). Stufe (Direction, Brand Operator, Front Line, Kunde), Region, Ladenformat, Kundenkohorte.

Schoenheitseinzelhandel im grossen Massstab. Region, Markt, Ladenformat, Markenpartner, Kundensegment, Dienstaltersband der Berater.

Beratung. Praxisbereich, Partnerkohorte, Auftragsgroessenband, Kundenbranche.

Restaurants. Konzept, Region, Ladenformat, Schichtband, Tagesabschnitt.

Die Achsen sind pro Einsatz dokumentiert. Sie sind additiv: Eine neue Achse kann einfuehrt werden, wenn die Methodik es erfordert (eine neue Kundenkohorte entsteht, eine neue Region oeffnet), und der historische Korpus wird neu projiziert, sodass die neue Achse dort rueckwirkend befuellt wird, wo die Gespraeche das Signal enthalten.

Das temporale Modell und der Segmentvektor kooperieren, wenn ein Widerspruch eintrifft. Die Plattform macht einen Fakt, der von neuen Belegen ueberholt wurde, nicht stillschweigend ungueltig. Sie prueft, ob die neuen Belege korpusweit oder nur fuer einen Ausschnitt gelten. Wenn nur fuer einen Ausschnitt, wird der alte Fakt aufgeteilt: Ein neuer Fakt mit den widersprechenden Belegen wird mit einem engeren Segmentbereich erstellt, der alte Fakt verliert diesen Bereich aus seinem Segmentvektor, und der alte Fakt bleibt gueltig, wo er noch gilt.

Das ist der Unterschied zwischen einem Tool, das die Vergangenheit vergisst, und Infrastruktur, die die Vergangenheit ehrlich bewahrt. Der Korpus tut nicht so, als haette der Widerspruch nicht existiert. Er dokumentiert den Ausschnitt, auf den die neue Aussage zutrifft, und bewahrt den Ausschnitt, auf den die alte noch zutrifft.