Un corpus. Tre endpoint. La stessa catena di citazione.

La Fase 03 e il modo in cui il livello lascia il vostro tenant in modo controllato. Lo stesso corpus serve tre endpoint contemporaneamente: il vostro dashboard interno, la vostra API per partner di marca e il vostro feed di recupero per agenti IA. Ogni endpoint applica il proprio perimetro al livello del percorso dati. Ogni endpoint restituisce lo stesso fatto con la stessa citazione. La configurazione che trasforma un corpus in un'unita di business e tutti e tre gli endpoint attivi contemporaneamente.

Questa pagina e la vista di prodotto dei tre endpoint: come attivate ciascuno, come i perimetri vengono creati e verificati e cosa il vostro team puo configurare dalla console. La cascade di sicurezza che applica l'isolamento tra tenant e tra segmenti e documentata sotto Fiducia e sicurezza.

Il vostro team di strategia, merchandising o operazioni consuma il corpus tramite dashboard. Bellezza: quali categorie espandere. Consulenza: quali lacune di competenze colmare. Ristorazione: quali pattern di turno predicono il turnover. Retail: quali sostituzioni spiegano il calo di una linea di categoria. Il dashboard raggruppa le righe di fatti per dimensione, per segmento, per finestra temporale. Ogni cella rimanda ai chunk che la hanno prodotta.

Questo e l'endpoint che il vostro team di direzione utilizza per prendere decisioni. E la superficie meno controversa della piattaforma e la leva che giustifica il resto. Le distribuzioni di livello Pulse si fermano qui. I livelli Macro e Custom Enterprise attivano i due endpoint successivi al di sopra di esso.

L'API per partner di marca e l'endpoint che converte il corpus da una voce di costo a una linea di ricavo. Ogni partner di marca riceve una chiave API creata con un perimetro di segmento: la porzione del vostro corpus che e autorizzato a leggere. In un retailer di bellezza, quel perimetro e "fatti il cui vettore di segmento interseca brand_partner = X". Il partner vede la mappa di percezione del proprio brand, il suo grafo di sostituzione e il comportamento per segmento di clientela nella sua categoria. Non vede nulla al di fuori.

L'applicazione del perimetro risiede nel percorso di accesso ai dati. Il ticket di sessione creato per il partner porta il perimetro. Quel perimetro si propaga su quali nodi del grafo il partner puo attraversare, quali righe Postgres puo leggere e quali chunk verbatim si risolvono quando vengono citati. Una query non autorizzata non viene rifiutata con un errore; i dati non autorizzati sono invisibili per il chiamante. La cascade completa e descritta sotto la cascade di sicurezza.

La console vi fornisce la vista operatore: quali partner sono attivi, quale perimetro ha ciascun partner, quante query hanno eseguito questa settimana e quali query hanno restituito cosa. Revocate una chiave API da un unico punto. Il partner smette di vedere il corpus nel momento in cui la chiave viene revocata.

Il terzo endpoint e la superficie MCP che gli agenti IA consumano. Il vostro copilota per consulenti, il vostro pianificatore di merchandising, il vostro assistente rivolto ai clienti: ciascuno riceve un ticket di sessione con il proprio perimetro e ciascuno chiama gli stessi strumenti MCP per leggere il corpus. Gli strumenti sono query_facts, traverse_relations, pivot_dimension, replay_as_of e cite. L'MCP nasconde la complessita del doppio store. L'agente non deve scegliere tra traversata grafo e SQL.

Ogni recupero effettuato da un agente torna come righe strutturate con citazione verso i chunk sorgente. Un agente non puo fondare una raccomandazione su un fatto la cui finestra di validita non include oggi. Il modello bi-temporale lo blocca al passaggio di recupero. Un copilota per consulenti che raccomanda "evitare il fondotinta, provare il siero" e fondato su fatti che la piattaforma puo difendere alla data in cui la raccomandazione viene formulata.

I partner di marca possono collegare i propri agenti a questa superficie nei limiti del loro perimetro. Un agente di pianificazione di un partner di marca chiama gli stessi strumenti MCP che chiama il dashboard, vede solo la porzione di quel partner e riceve la stessa catena di citazione. Il vostro team configura il perimetro dell'agente del partner nella console.

Ogni query su ogni endpoint scrive una riga nel registro di audit: il chiamante, il perimetro, gli strumenti invocati, i chunk citati, il timestamp. Il registro e in modalita append-only. Quando un partner chiede "cosa dicevano i vostri dati sulla nostra categoria sei mesi fa, quando abbiamo preso la decisione di acquisto del Q2", potete rieseguire la query esatta sul corpus com'era a quella data. Il modello bi-temporale rende il replay corretto. Il registro di audit rende il replay difendibile.

E questa proprieta che trasforma il corpus da un deliverable a un'infrastruttura che un partner di marca puo sottoscrivere. Un deliverable di ricerca non puo rispondere alla domanda del replay. Un dashboard statico non puo rispondere alla domanda del replay. L'Intelligence Layer si.

Dalla console operatore, il vostro team controlla tre cose per endpoint. In primo luogo, chi ha accesso: quali utenti interni possono leggere quali dashboard, quali chiavi partner sono attive, quali identita di servizio degli agenti sono autorizzate. In secondo luogo, cosa vedono: il perimetro di segmento per consumer, la lista consentita di dimensioni, la finestra temporale. In terzo luogo, cosa hanno usato: la vista di audit di ogni query eseguita questa settimana, con le citazioni di chunk incluse.

La console non richiede ingegneri di piattaforma per essere operata. I flussi OAuth, la creazione dei perimetri e le estrazioni di audit sono tutti esposti come controlli a livello operatore. Se il vostro team IT desidera integrare la piattaforma con il vostro SSO, il vostro SIEM o il vostro API gateway esistente, i punti di integrazione si trovano nel riferimento ingegneristico, disponibile su richiesta.