Você é proprietário do tenant, dos dados, do esquema e do corpus.

A camada de inteligência que a Nexa Intelligence opera é sua. A conta de nuvem é sua. As conversas brutas, o armazenamento de fatos enriquecidos, os painéis, o esquema que tipifica o corpus e os agentes de IA que o consultam vivem em infraestrutura que você controla. Se você decidir encerrar o relacionamento com o fornecedor, sua implantação continua funcionando na mesma conta, com os mesmos dados, sob o mesmo esquema, sem interrupção de continuidade.

Esta página cobre o que a propriedade significa na prática: o esquema, o formato do corpus, o caminho de portabilidade e o que acontece ao fim do engajamento.

O Cloud Harness é instalado dentro da sua própria conta Cloudflare, AWS, Azure ou local. O armazenamento, o processamento, o log de auditoria, o cofre de segredos e o gerenciamento de chaves ficam em credenciais que sua TI controla. Não existe um ambiente separado controlado pela Nexa que contenha uma cópia dos seus dados. Consulte Implantação em Tenant para a topologia.

A fatura da infraestrutura subjacente vai para você, pois os recursos são seus. Nosso contrato cobre a operação da plataforma, a metodologia e o trabalho de inteligência no lado dos agentes. O custo de infraestrutura é separável como item de linha do engajamento.

Cada fato no corpus é tipado de acordo com o mesmo esquema. Dez dimensões cobrem a substância de uma entrevista de percepção de marca: pontos de dor, pontuação de oportunidade, percepção de marca, sinal de mercado, comportamento de segmentos de clientes, mapa de menções de concorrentes, pontuação de maturidade em IA, lacunas de treinamento, fatores de retenção e risco regulatório ou de conformidade. O esquema é publicado. Você pode lê-lo, derivá-lo e executar suas próprias análises sobre ele sem nosso envolvimento.

A linha de fato carrega três timestamps independentes: learned_at (quando o sistema observou o fato), valid_at (quando o fato se tornou verdadeiro no mundo), invalid_at (quando ele deixou de ser verdadeiro). Ela também carrega um segment_vector esparso descrevendo qual fatia da população o fato se aplica. O esquema é bi-temporal e consciente de segmentos desde a primeira implantação.

A proveniência faz parte da linha. Um campo source_chunk_id da forma transcript_id / turn_id / sentence_id vincula cada fato à frase exata da entrevista que o produziu. O vínculo é obrigatório. Não existe fato sem um chunk fonte.

O data lake bruto contém o áudio original e as transcrições em formatos padrão: .mp3 para áudio, .json para transcrições e metadados por conversa. Os arquivos ficam em armazenamento de objetos (R2 no Cloudflare, S3 na AWS, Blob no Azure, MinIO local) com prefixos de chave determinísticos que incluem o identificador de matriz. Nada no formato de arquivo é proprietário.

O armazenamento de fatos enriquecidos fica em armazenamento compatível com Postgres (Postgres com Apache AGE para a camada de grafo, ou Cosmos DB / DynamoDB nas variantes de nuvem). O esquema é exposto como views SQL e como uma API REST. O servidor Model Context Protocol que serve de fachada ao corpus para agentes de IA é a mesma superfície que um analista humano pode consultar. SQL padrão, REST padrão, MCP padrão.

Dois padrões abertos ancoram o modelo temporal: o modelo bi-temporal Zep e o modelo de decaimento de fatos mem0. Ambos são publicados. Nossa implementação os estende com a calibração de meia-vida por dimensão e o vetor de segmento. Substituir nossa implementação por uma alternativa é uma mudança de código contra a especificação publicada. Não é uma re-plataformização de fornecedor.

Dois caminhos de exportação cobrem o corpus. O primeiro é uma cópia completa do armazenamento de objetos do data lake mais um dump SQL do armazenamento de fatos. Esse arquivo único reconstrói a implantação em outro lugar. O segundo é uma exportação em streaming contra a API de consulta e o servidor MCP, para parceiros que querem espelhar o corpus em sua própria plataforma de análise de forma contínua.

Ambos os caminhos preservam o identificador de chunk em cada fato, de modo que a proveniência sobrevive à exportação. Uma afirmação movida para seu data warehouse ainda pode ser rastreada até o turno de entrevista fonte pelo mesmo identificador que o painel usa.

A exportação é um botão no console do operador. Não a condicionamos a uma conversa de renovação nem a uma solicitação paga.

Se você encerrar o relacionamento com o fornecedor, a implantação na sua conta de nuvem continua operando. O pipeline de captura continua gravando no data lake. O pipeline de enriquecimento continua produzindo linhas de fatos de acordo com o mesmo esquema. Os painéis continuam renderizando. Os endpoints de agentes de IA continuam respondendo contra o corpus. A configuração de metodologia está na sua conta, na forma de blobs de plano versionados e hashes de prompts registrados. Nada depende de uma conexão ativa com a Nexa.

O que você perde é o suporte operacional, a calibração da metodologia e as atualizações da plataforma. O sistema continua. A camada de inteligência continua. Sua TI pode transferir a responsabilidade operacional para outro fornecedor ou operar a plataforma internamente. O contrato nomeia o guia de transição para que a transferência siga um procedimento em vez de uma renegociação.

O modelo bi-temporal oferece reprodução. Um parceiro de marca pode executar a consulta de hoje e a mesma consulta tal como ela teria respondido há seis meses contra o mesmo corpus. O estado do corpus em 12 de abril de 2026 é reconstituível a partir dos timestamps nas linhas de fatos. Auditorias que perguntam "o que o sistema dizia na data da decisão de compra" são respondíveis.

Esta é a propriedade que torna uma API de parceiro de marca subscritível em contrato. Um índice RAG estático não consegue responder à pergunta em data específica. O armazenamento de fatos bi-temporal consegue.