Nexa IntelligenceMETODOLOGIA
Come una conversazione di quindici-quarantacinque minuti diventa un fatto tipizzato, datato e delimitato per segmento.
La piattaforma opera in tre fasi. Gather produce la materia prima attraverso interviste strutturate guidate dall'IA con le persone che detengono la conoscenza. Codify converte ogni conversazione accettata in dieci dimensioni tipizzate in un archivio bi-temporale. Monetize distribuisce l'intelligence risultante a una dashboard interna, a un'API per partner di brand con perimetro definito e a un feed di agenti IA che fondano ogni risposta sullo stesso corpus.
Questa pagina documenta la scienza alla base di queste tre fasi. La maggior parte della profondita si trova nelle prime due. L'agente di conversazione e l'unico strumento che abbiamo trovato in grado di condurre un'intervista di livello ricerca a tre centesimi per conversazione arricchita mantenendo lo stesso protocollo dalla prima alla diecimillesima intervista. La matrice di intelligence e cio che consente a un singolo corpus di servire una dashboard interna, i partner di brand sul catalogo e un feed di agenti IA senza che le tre risposte divergano.
Le pagine seguenti trattano in dettaglio i due elementi centrali. La vista operativa di Codify si trova su Platform. Le superfici di distribuzione di Monetize (dashboard, API per partner di brand, feed agente) si trovano su KAAS. I meccanismi di riservatezza, anonimizzazione e contratti di non addestramento si trovano su Fiducia e sicurezza. Ogni affermazione di seguito rimanda a un meccanismo che puo essere nominato, verificato e riprodotto.
LA MATRICE DI INTELLIGENCE
Lo schema di arricchimento a dieci dimensioni
Ogni conversazione accettata si decompone in dieci dimensioni tipizzate. L'insieme e stabile per verticale: ogni verticale riceve dieci dimensioni, con due o tre sostituzioni a seconda di cio che la forza lavoro conosce effettivamente. La pagina elenca le dieci dimensioni, spiega perche dieci e non cinque o venti, e descrive il gate di pre-arricchimento che viene eseguito prima di qualsiasi chiamata LLM.
Leggi di piu →Validita bi-temporale
Ogni fatto porta tre timestamp: learned_at, valid_at, invalid_at. La riproduzione as-of consente a un partner di brand di eseguire la query di oggi e quella del maggio scorso sullo stesso corpus ottenendo la risposta corretta per ciascuna. La calibrazione della emivita per dimensione indica al sistema quali fatti decadono in settimane e quali in trimestri.
Leggi di piu →Il vettore di segmento
Il bi-temporale risponde a quando un fatto e vero. Il vettore di segmento risponde a per chi. Un'affermazione di superficie su un brand puo essere vera per i clienti di Tier-4 oggi, contestata al Tier-2 oggi, ed era vera al Tier-1 nel 2023. Lo stesso meccanismo consente a un unico corpus di servire ogni partner di brand sul catalogo su larga scala senza perdite tra di loro.
Leggi di piu →Economia del Refresh
L'obsolescenza e una proprieta calibrata del ciclo di vita dei fatti. La funzione di decadimento combina salienza, recenza, prove contradditorie e un'emivita per dimensione. La dashboard espone l'orologio dell'obsolescenza all'operatore, e il livello Refresh converte quel segnale in un evento commerciale.
Leggi di piu →CIO CHE QUESTA PAGINA NON TRATTA INTENZIONALMENTE
Codify (la fase di codifica) e Monetize (la fase di distribuzione) sono reali e ognuno ha una metodologia reale. Li documentiamo dove l'operatore li cerca. La pipeline Codify (gate di pre-arricchimento, cinque chiamate LLM, scoring deterministico, controlli di integrita) e descritta in dettaglio su Platform insieme alle superfici operative che alimenta. Il modello di distribuzione Monetize (i tre endpoint, l'API per partner di brand, il feed agente) si trova su KAAS insieme ai livelli di prezzo e ai casi dimostrativi.
La metodologia e il luogo in cui comprendere la scienza alla base della raccolta e il modello dati alla base dell'intelligence. E la pagina che sta leggendo. Il resto della catena si trova nelle pagine dedicate.
LA FONTE TECNICA DI VERITA