
Nexa Intelligence方法論
15〜45分の会話が、型付き・日付付き・セグメント限定のファクトになるまで。
プラットフォームは3つのステージで動作します。Gatherは、知識を持つ人々とのAIガイド付き構造化インタビューを通じて原材料を生成します。Codifyは、承認されたすべての会話を bi-temporal ストアの10の型付き次元に変換します。Monetizeは、生成されたインテリジェンスを社内ダッシュボード、スコープ限定のブランドパートナーAPI、および同一コーパスに基づいて回答するAIエージェントフィードに届けます。
このページでは、その3つのステージの背後にある科学を解説します。深みの大半は最初の2つにあります。会話エージェントは、1会話あたり3セントの費用でリサーチグレードのインタビューを実行し、1回目のインタビューでも1万回目のインタビューでも同じプロトコルを維持できる、私たちが見つけた唯一の手段です。インテリジェンス行列は、一つのコーパスが社内ダッシュボード、棚に並ぶブランドパートナー、AIエージェントフィードのそれぞれに回答を提供しながら、その3つの答えが互いに乖離しないようにするものです。
以下のページでは、その2つの核心部分を詳しく解説します。Codifyの運用ビューはPlatformにあります。Monetizeの配信サーフェス(ダッシュボード、ブランドパートナーAPI、エージェントフィード)はKAASにあります。機密保持、匿名化、およびトレーニング禁止契約の仕組みはトラスト&セキュリティにあります。以下のすべての主張は、名前を挙げ、監査し、再現できるメカニズムに紐付いています。
インテリジェンス行列
10次元エンリッチメントスキーマ
承認されたすべての会話は10の型付き次元に分解されます。このセットは形状的にバーティカル安定です。各バーティカルは10次元を持ち、実際の労働力が知っていることに応じて2〜3の次元が置き換わります。このページでは10次元を列挙し、なぜ5でも20でもなく10なのかを説明し、LLM呼び出しの前に実行されるプレエンリッチメントゲートを説明します。
詳細を読む →bi-temporal 妥当性
すべてのファクトは3つのタイムスタンプを持ちます: learned_at、valid_at、invalid_at。As-ofリプレイにより、ブランドパートナーは今日のクエリと昨年5月のクエリを同じコーパスに対して実行し、それぞれの正しい回答を得ることができます。次元ごとの半減期キャリブレーションは、どのファクトが週単位で減衰し、どれが四半期単位で減衰するかをシステムに伝えます。
詳細を読む →セグメントベクター
bi-temporalはファクトがいつ真であるかに答えます。セグメントベクターは誰にとって真であるかに答えます。あるブランドに関するサーフェスクレームは、今日のTier-4顧客には真であり、今日のTier-2では議論中であり、2023年のTier-1では真でした。同じメカニズムにより、一つのコーパスが棚に並ぶすべてのブランドパートナーに漏洩なくスケールで対応できます。
詳細を読む →Refresh エコノミクス
陳腐化はファクトライフサイクルのキャリブレーション済みプロパティです。減衰関数は顕著性、新近性、相反する証拠、および次元ごとの半減期を組み合わせます。ダッシュボードは陳腐化クロックをオペレーターに提示し、Refresh ティアはそのシグナルをビジネスイベントに変換します。
詳細を読む →このページが意図的に扱わない内容
Codify(コード化ステージ)とMonetize(配信ステージ)はどちらも実在し、それぞれに固有の方法論があります。私たちはオペレーターが探す場所にドキュメントを置いています。Codifyパイプライン(プレエンリッチメントゲート、5つのLLM呼び出し、決定論的スコアリング、整合性コントロール)はPlatformに詳細があり、それが提供する運用サーフェスとともに記載されています。Monetize配信モデル(3つのエンドポイント、ブランドパートナーAPI、AIエージェントフィード)はKAASにあり、料金ティアと実証事例とともに記載されています。
方法論は、キャプチャの背後にある科学とインテリジェンスを支えるデータモデルを理解するために来る場所です。それが今あなたが読んでいるページです。チェーンの残りは、それぞれのために作られたページにあります。
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