Nexa Intelligence방법론
15분에서 45분간의 대화가 어떻게 유형화되고 날짜가 기록된 세그먼트 범위의 사실로 변환되는지.
플랫폼은 세 단계로 작동합니다. Gather는 지식을 보유한 사람들과의 AI 기반 구조화 인터뷰를 통해 원자료를 생성합니다. Codify는 승인된 모든 대화를 bi-temporal 저장소의 10개 유형화된 차원으로 변환합니다. Monetize는 결과 인텔리전스를 내부 대시보드, 범위가 지정된 브랜드 파트너 API, 그리고 모든 답변을 동일한 코퍼스에 기반시키는 AI 에이전트 피드로 전달합니다.
이 페이지는 세 단계의 기반이 되는 과학을 문서화합니다. 대부분의 깊이는 처음 두 단계에 있습니다. 대화 에이전트는 보강된 대화당 3센트로 연구 수준의 인터뷰를 수행하면서 첫 번째 인터뷰와 10,000번째 인터뷰에서 동일한 프로토콜을 유지하는 유일한 도구입니다. 인텔리전스 매트릭스는 하나의 코퍼스가 내부 대시보드, 카탈로그의 브랜드 파트너, AI 에이전트 피드를 세 답변이 서로 이탈하지 않고 제공할 수 있게 해주는 것입니다.
아래 페이지들은 두 가지 핵심 요소를 심층적으로 다룹니다. Codify의 운영 뷰는 Platform에 있습니다. Monetize의 배포 표면(대시보드, 브랜드 파트너 API, 에이전트 피드)은 KAAS에 있습니다. 기밀성, 익명화, 비훈련 계약 이면의 메커니즘은 신뢰 및 보안에 있습니다. 아래의 모든 주장은 명시하고, 감사하고, 재현할 수 있는 메커니즘에 연결됩니다.
인텔리전스 매트릭스
10차원 보강 스키마
승인된 모든 대화는 10개의 유형화된 차원으로 분해됩니다. 이 세트는 형태가 수직적으로 안정적입니다. 모든 수직은 10개의 차원을 가지며, 인력이 실제로 알고 있는 내용에 따라 2-3개가 교체됩니다. 이 페이지는 10개를 나열하고, 5개나 20개가 아닌 10개인 이유를 설명하며, LLM 호출 전에 실행되는 사전 보강 게이트를 설명합니다.
자세히 읽기 →Bi-Temporal 유효성
모든 사실은 세 개의 타임스탬프를 가집니다: learned_at, valid_at, invalid_at. 기준 시점 재현을 통해 브랜드 파트너는 오늘의 쿼리와 지난 5월의 쿼리를 동일한 코퍼스에 대해 실행하고 각각의 정확한 답변을 얻을 수 있습니다. 차원별 반감기 보정은 시스템에 어떤 사실이 몇 주 만에 감쇠하고 어떤 것이 분기 단위로 감쇠하는지 알려줍니다.
자세히 읽기 →세그먼트 벡터
Bi-temporal은 사실이 언제 참인지를 답합니다. 세그먼트 벡터는 누구에게 참인지를 답합니다. 브랜드에 대한 표면적 주장은 오늘 Tier-4 고객에게는 참이고, 오늘 Tier-2에서는 논쟁 중이며, 2023년에는 Tier-1에서 참이었을 수 있습니다. 이 동일한 메커니즘은 하나의 코퍼스가 카탈로그의 모든 브랜드 파트너를 파트너 간 누출 없이 대규모로 제공할 수 있는 방법입니다.
자세히 읽기 →Refresh 경제학
노후화는 사실 수명주기의 보정된 속성입니다. 감쇠 함수는 현저성, 최신성, 충돌하는 증거, 그리고 차원별 반감기를 결합합니다. 대시보드는 운영자에게 노후화 시계를 표시하며, Refresh 티어는 이 신호를 상업적 이벤트로 변환합니다.
자세히 읽기 →이 페이지가 의도적으로 다루지 않는 내용
Codify(코드화 단계)와 Monetize(배포 단계)는 실재하며 각각 실제 방법론을 가지고 있습니다. 운영자가 찾는 곳에 문서화합니다. Codify 파이프라인(사전 보강 게이트, 5번의 LLM 호출, 결정론적 스코어링, 무결성 제어)은 Platform에서 피드하는 운영 표면과 함께 상세히 설명됩니다. Monetize 배포 모델(세 개의 엔드포인트, 브랜드 파트너 API, AI 에이전트 피드)은 가격 티어와 증거 사례와 함께 KAAS에 있습니다.
방법론은 수집 기반의 과학과 인텔리전스 기반의 데이터 모델을 이해하러 가는 곳입니다. 지금 읽고 있는 페이지가 바로 그것입니다. 나머지 체인은 그에 맞게 구축된 페이지에 있습니다.
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