Nexa IntelligencePIATTAFORMA
Installatela nel vostro cloud. Gestitelaa come un'unita di business.
Nexa Intelligence non e uno strumento a cui accedete. E una piattaforma che operate. Richiedete il Cloud Harness, lo installiamo nel vostro ambiente Cloudflare, AWS, Azure o on-premise, e da quel momento le tre fasi vengono eseguite all'interno del vostro perimetro. Lavoratori e clienti vengono intervistati dal nostro agente conversazionale IA a tre centesimi per conversazione arricchita. Ogni conversazione arriva nel vostro tenant come dieci dimensioni tipizzate di intelligenza strutturata, aggiornate con cadenza settimanale. I vostri dashboard, la vostra API per partner di marca e i vostri agenti IA leggono tutti dallo stesso corpus, con citazione verso una vera intervista umana.
Questa sezione del sito riguarda come distribuite la piattaforma, come operate il ciclo e come voi, in qualita di operatore individuale, utilizzate cio che la piattaforma produce. I meccanismi sottostanti sono documentati in due luoghi. Il protocollo di intervista, il pipeline di arricchimento e lo schema a dieci dimensioni si trovano sotto Metodologia. Il percorso dei dati, il modello di tenant e il protocollo di rifiuto si trovano sotto Fiducia e sicurezza. Dove questa sezione rischierebbe di duplicare l'una o l'altra, rimanda a esse invece di ripetere.
CLOUD HARNESS
L'installazione che trasforma il vostro cloud nella piattaforma.
Il Cloud Harness e l'artefatto di distribuzione. Lo richiedete, lo provisioniamo nel vostro account cloud, e porta con se l'intera piattaforma: il pipeline di acquisizione vocale, i worker di arricchimento, il corpus di fatti a doppio store (grafo per la discovery, Postgres per i pivot), la superficie di strumenti MCP che le API dei partner di marca e gli agenti IA interrogano, e la console operatore dove il vostro team configura l'agente di intervista ed esamina l'esecuzione. Possedete l'installazione nel momento in cui e attiva.
Una volta che il harness e attivo, la piattaforma viene eseguita all'interno del vostro perimetro. L'audio entra tramite il nostro contratto zero-retention con ElevenLabs, viene privato degli identificatori personali in memoria da un worker in-memory e viene restituito come voce sintetica. La registrazione originale non viene mai scritta su disco. Ogni chiamata di arricchimento viene eseguita su un prompt di sistema registrato tramite hash SHA-256, sui vostri dati, all'interno del vostro tenant. Se ponete fine al rapporto con noi, il harness continua a funzionare.
Il harness viene consegnato con tutte le integrazioni di cui la piattaforma ha bisogno: il contratto LLM con Anthropic (nessun training su tutti i piani, nessuna retention su Enterprise), il contratto vocale con ElevenLabs (nessuna retention su tutti i piani), lo storage e il calcolo sul substrato scelto, e l'MCP operatore che consente al vostro team di aggiungere percorsi di intervista, modificare il protocollo dell'agente di intervista, estendere la lista di redazione e leggere l'audit per conversazione. La configurazione e un processo guidato. Non e necessario costituire un team di piattaforma per operarla.
COME FUNZIONA IL CICLO
L'Intelligence Layer che operate
Cio che ottenete concretamente una volta installato il harness: un corpus per tenant dove ogni fatto e dotato di timestamp, delimitato per segmento e citato verso una vera intervista. La forma dei dati, le tre superfici di consumo e come il vostro team le interroga.
Leggi di piu →Fase 01. Gather
La vista di prodotto su come si avviano le interviste. L'agente di intervista IA conduce la conversazione via voce o telefono, da quindici a quarantacinque minuti per lavoratore o cliente, a tre centesimi per conversazione arricchita. Configurate i livelli, definite la coorte e guardate il corpus riempirsi.
Leggi di piu →Fase 02. Codify
La vista di prodotto su come le conversazioni grezze diventano un livello interrogabile. Dieci dimensioni tipizzate per verticale, validita bi-temporale per fatto, aggiornamento settimanale per default. Cio che vedete nella console mentre il pipeline e in esecuzione e cio che arriva nel corpus al termine.
Leggi di piu →Fase 03. Monetize
La vista di prodotto dei tre endpoint che consumano il corpus: il vostro dashboard interno, la vostra API per partner di marca e il vostro feed di recupero per agenti IA. Come attivare ciascuno, come delimitare gli accessi e come ogni risposta porta una citazione verso un chunk.
Leggi di piu →ARCHITETTURA E OPERAZIONI
Architettura
La vista operativa del doppio store: un grafo per la discovery, Postgres per i pivot, uniti sulla colonna portante degli ID chunk. MCP e la superficie contrattuale che ogni consumer utilizza. Il riferimento ingegneristico approfondito viene consegnato con il Cloud Harness; questa pagina e cio di cui avete bisogno per operare la piattaforma.
Leggi di piu →Sicurezza nella piattaforma
Un breve sommario operativo del modello di sicurezza: distribuzione nel tenant, delimitazione per tenant nel percorso di accesso ai dati, zero retention sulla voce, nessun training sull'LLM. La postura completa, il protocollo di rifiuto e l'elenco dei subprocessori si trovano sotto Fiducia e sicurezza.
Leggi di piu →APPROFONDIMENTI
Metodologia, in dettaglio
Il protocollo di intervista (sondaggio con ancoraggio, applicazione della neutralita, protocollo di chiusura), il pipeline di arricchimento in cinque chiamate, la formula di scoring deterministica e le dieci dimensioni per verticale. L'origine delle fasi 01 e 02.
Leggi di piu →Fiducia e sicurezza, in dettaglio
Il meccanismo alla base di ogni affermazione di riservatezza e sicurezza: sostituzione della voce sintetica, la catena di provenienza verbatim, l'audit dell'intervistatore per conversazione, la cascade di sicurezza nel percorso di accesso ai dati e cio che rifiutiamo di supportare.
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