Cada fato carrega três timestamps.

Um índice vetorial simples trata o corpus como se cada fato fosse igualmente atual. Isso falha na primeira vez que um parceiro de marca pergunta o que os dados indicavam seis meses atrás, quando tomou a decisão de compra de primavera. A plataforma usa um modelo bi-temporal. Cada fato na matriz de inteligência carrega três timestamps independentes.

learned_at registra quando o sistema observou o fato, na data em que a conversa foi enriquecida. valid_at registra quando o fato se tornou verdadeiro no mundo, frequentemente inferido da conversa ("comecei a notar isso no outono passado" define valid_at para por volta de outubro daquele ano). invalid_at registra quando o fato deixa de ser verdadeiro. É definido explicitamente quando uma conversa contraditória chega, e implicitamente por decaimento de meia-vida quando nenhum Refresh confirma o fato.

Os três timestamps juntos são o que permite que um único corpus responda a perguntas sobre o presente e perguntas sobre um momento específico do passado, contra o mesmo corpo de dados, sem re-executar a análise.

Um parceiro de marca executa uma consulta hoje. O resultado é o estado atual do corpus, filtrado por seu escopo. O mesmo parceiro de marca executa a mesma consulta com um parâmetro de data em maio. O resultado é o corpus como estava naquele maio, filtrado por seu escopo. Ambas as respostas estão corretas. Ambas são citadas de volta às conversas que as produziram. Nenhuma delas requer re-execução do pipeline de enriquecimento.

É isso que torna a camada auditável em um contrato com parceiro de marca. Uma ferramenta retorna a melhor estimativa atual. A infraestrutura retorna a resposta que o comprador tinha na data da decisão. Quando um parceiro de marca audita sua decisão de compra do T2 contra os dados pelos quais pagou no T2, a plataforma mostra os mesmos dados que ele estava vendo no T2. Essa é a propriedade da qual o SLA do parceiro de marca depende.

Um copiloto de conselheiro de beleza que recomenda "pule o fundo, experimente o sérum" precisa estar ancorado em um fato cuja janela de validade inclui hoje. Se o fato era verdadeiro em março e foi contradito em setembro, o copiloto não deve agir com base na versão de março. O modelo bi-temporal impõe isso na camada de recuperação. Uma consulta sem parâmetro de data exclui qualquer fato cujo invalid_at seja anterior a hoje. A recusa está na API de recuperação.

A mesma propriedade protege o painel. Um operador que pergunta "o que nossos conselheiros estão dizendo sobre o novo perfume" recebe a resposta atual. A resposta histórica está disponível com um parâmetro adicional. Ambas estão marcadas com sua janela de validade.

O decaimento não é uma taxa global única aplicada a todo o corpus. As dez dimensões se movem em velocidades diferentes, e o modelo calibra uma meia-vida por dimensão. A calibração abaixo é a linha de base publicada de dois anos de trabalho. Cada vertical a refina em seu próprio corpus.

As meias-vidas são ajustáveis por vertical. Uma implantação em farmácia manterá os fatos regulatórios e de conformidade em uma meia-vida mais longa do que uma implantação de varejo, porque o ritmo das mudanças regulatórias é mais lento do que o ritmo das preferências do consumidor. As meias-vidas são metodologia e acompanham a implantação.

A meia-vida é a linha de base. Três sinais ajustam o decaimento de um fato individual em relação à linha de base. Saliência. Um ponto de atrito nomeado por um conselheiro em cem decai rapidamente. Um ponto de atrito nomeado por quarenta decai lentamente. A contagem de corroboração entre conversas independentes é uma propriedade de primeira classe no fato. Pressão de recência. Um fato não atualizado por vários ciclos de meia-vida perde peso de recuperação, mesmo se nenhuma evidência contraditória chegou. Evidências conflitantes. Um novo fato contraditório acelera o decaimento do antigo. O fato antigo é invalidado ou dividido em uma variante delimitada por segmento onde ainda se sustenta.

O caso de divisão é o que torna o modelo honesto. Uma afirmação sobre uma marca pode deixar de ser verdadeira globalmente enquanto permanece verdadeira para um segmento. O modelo bi-temporal e o vetor de segmento cooperam aqui. O fato não é excluído. Ele é delimitado ao escopo onde ainda se aplica.

A validade bi-temporal não é apenas uma propriedade analítica. É uma propriedade comercial. O painel expõe o relógio de desatualização ao operador: "trinta e sete por cento dos seus fatos de percepção de marca saíram da validade nos últimos sessenta dias." Essa frase é a justificativa econômica do nível Refresh, exposta automaticamente pelo modelo. O operador vê o decaimento. O nível Refresh (seis mil dólares por cem conversas adicionais) converte o decaimento em um evento comercial.

A economia completa do Refresh, incluindo como a cadência interage com os níveis de preços, está em Economia do Refresh. As superfícies do painel estão em Platform.