Bi-temporal은 사실이 언제 참인지를 답합니다. 세그먼트 벡터는 누구에게 참인지를 답합니다.

현세대 시간적 그래프 시스템(Zep, mem0, Graphiti)은 한 가지 질문에 잘 답합니다: 이 사실이 지금 참인가? KAAS 규모에서 비용을 지불하는 질문은 한 단계 더 나아갑니다. 이 사실이 지금, 누구에게 참인가? 브랜드에 대한 표면적 주장은 한 티어에서는 참이고 다른 티어에서는 논쟁 중일 수 있습니다. 동일한 주장이 EMEA 부티크에서는 성립하고 중남미 대중 시장 매장에서는 실패할 수 있습니다. 인력이나 고객 기반의 일부로 사실의 범위를 지정할 방법이 없으면, 답변은 아무도 실제로 믿지 않는 코퍼스 전체 평균으로 평탄화됩니다.

플랫폼은 모든 사실에 세그먼트 벡터를 첨부합니다. 벡터는 수직과 관련된 세그먼테이션 축(티어, 지리, 매장 형식, 고객 세그먼트, 브랜드 파트너, 인구통계)에 대한 희소 프로젝션입니다. 쿼리는 벡터를 호출자의 범위와 교차합니다. 세그먼트 벡터가 범위와 교차하지 않는 사실은 반환되지 않습니다. 정책 레이어에 의해 숨겨지는 것이 아닙니다. 결과 집합에 없는 것입니다.

초기 상업 배포에서 사용된 형태는 4개의 티어에 걸쳐 캡처합니다. Tier-1 Direction(고위 리더십)은 브랜드의 내부 이야기를 보유합니다. Tier-2 Brand Operators(마케팅, 커뮤니케이션, 머천다이징, 디자인)은 그 이야기에 맞게 실행합니다. Tier-3 Front Line(매장 관리자 및 프랜차이즈)은 현장에서 실제로 일어나는 것을 봅니다. Tier-4 Customers는 외부에서 브랜드를 봅니다. 동일한 표면적 주장이 각 티어에서 다른 값을 가집니다.

'브랜드는 가치-패션 목적지입니다'는 오늘 Tier-4에서 참이고, 오늘 Tier-2에서는 논쟁 중이며(브랜드 운영자들이 아직 고객에게 도달하지 않은 리포지셔닝 작업 중), 2023년 Tier-1에서는 전략이 달랐을 때 참이었을 수 있습니다. 동일한 주장, 세 개의 valid_at 창, 세 개의 세그먼트 범위. 플랫폼은 세 가지 상태를 동일한 코퍼스에 보유하고 올바른 쿼리에 대해 올바른 것을 반환합니다.

이 속성은 Direction 팀이 네 가지 관점을 숨기는 단일 평균으로 평탄화하지 않고 어드바이저와 고객이 보는 것을 볼 수 있게 하는 것입니다.

대형 뷰티 소매 배포에서, 카탈로그의 모든 브랜드 파트너는 코퍼스에 대한 범위가 지정된 API 액세스에 비용을 지불합니다. 범위는 세그먼트 벡터의 프로젝션입니다. 브랜드 파트너의 API 키는 brand_partner = <their_brand>에 프로젝션됩니다. 쿼리는 해당 프로젝션과 교차하는 사실을 반환합니다. 카탈로그의 다른 모든 브랜드 파트너는 병렬 범위를 받으며, 각각 자체 슬라이스로 제한됩니다.

한 브랜드 파트너는 다른 브랜드 파트너의 사실을 볼 수 없습니다. 세그먼트 벡터는 파트너 간 사실이 쿼리 결과에 없도록 보장합니다. 공유 데이터셋 위에서 실행되는 접근 제어 규칙이 없습니다. 단일 데이터셋이 있고, 쿼리 언어가 접근 제어가 실행되기 전에 결과의 범위를 지정합니다.

동일한 속성이 고객 세그먼트 축에서도 유지됩니다. '쉐이드 X가 가장 많이 거부됩니다'는 중남미 대중 시장 매장에서는 참이고 EMEA 부티크에서는 거짓일 수 있습니다. 사실은 세그먼트 벡터에 두 창을 모두 가집니다. 중남미 범위 쿼리는 참을 반환합니다. EMEA 범위 쿼리는 거짓을 반환합니다. 둘 다 정확합니다.

모든 수직은 자체 축을 명명합니다. 일반 구조는 동일합니다: 소수의 축(일반적으로 4~7개)에 걸친 희소 벡터로, 각 축은 이산 또는 저 카디널리티 값 집합을 가집니다.

소매(4티어 형태). 티어(direction, brand operator, front line, customer), 지역, 매장 형식, 고객 집단.

대규모 뷰티 소매. 지역, 시장, 매장 형식, 브랜드 파트너, 고객 세그먼트, 어드바이저 재직 기간 밴드.

컨설팅. 실무 영역, 파트너 집단, 참여 규모 밴드, 클라이언트 산업.

레스토랑. 컨셉, 지역, 매장 형식, 교대 밴드, 시간대.

축은 배포별로 문서화됩니다. 추가적입니다: 방법론이 요구할 때 새 축을 도입할 수 있고(새 고객 집단이 등장하거나, 새 지역이 열릴 때), 역사적 코퍼스는 대화에 신호가 있는 곳에서 새 축이 소급하여 채워지도록 재프로젝션됩니다.

모순이 도착할 때 시간적 모델과 세그먼트 벡터가 협력합니다. 플랫폼은 새로운 증거에 의해 대체된 사실을 조용히 무효화하지 않습니다. 새로운 증거가 코퍼스 전체에 적용되는지 또는 일부 슬라이스에만 적용되는지를 확인합니다. 슬라이스에만 적용된다면, 오래된 사실은 분할됩니다: 모순되는 증거를 가진 새 사실이 더 좁은 세그먼트 범위로 생성되고, 오래된 사실은 세그먼트 벡터에서 해당 범위를 잃으며, 오래된 사실은 여전히 적용되는 곳에서 유효하게 유지됩니다.

이것이 과거를 잊는 도구와 과거를 정직하게 보유하는 인프라의 차이입니다. 코퍼스는 모순이 존재하지 않은 척하지 않습니다. 새 주장이 적용되는 슬라이스를 문서화하고 오래된 것이 여전히 성립하는 슬라이스를 보존합니다.