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Memória

Recuperação fundamentada sobre seu próprio material, com recibos.

O que faz

Documentos, transcrições e uploads são fragmentados, incorporados e indexados, depois recuperados por um híbrido de similaridade vetorial, correspondência de palavras-chave e centralidade gráfica no momento da resposta. As passagens recuperadas levam recibos.

Por que isso importa

Um agente que não pode citar é um agente que você não pode verificar. O retrieval com recibos converte "a IA disse isso" em "este documento diz isso, aqui está", que é a diferença entre uma demonstração e algo que você deixaria falar com um cliente.

Como funciona

  • A filtragem de acesso ocorre antes da recuperação

    O corpus que um agente pode pesquisar já está reduzido pela política, portanto um erro de permissão não pode aparecer como uma citação vazada.

  • Pontuação híbrida, não apenas vetor

    A similaridade de vetor é combinada com correspondência de palavra-chave e centralidade de gráfico, o que mantém identificadores exatos e termos raros pesquisáveis.

  • As respostas levam recibos de fundamentação

    A passagem que produziu uma reclamação é anexada à reclamação, em vez de ser reconstruída posteriormente.

Perguntas

O agente se lembra de nossas conversas?
Não da forma como "memória" geralmente implica. Esta é a recuperação sobre o material que você fornece. O histórico de conversação é mantido por sessão; não é destilado em um perfil persistente.
How does retrieval work?
Documents are chunked, embedded and indexed. At answer time a hybrid of vector similarity, keyword match and graph centrality selects the best passages, and each one carries a receipt back to its source.
Voltar para a história

That was step 5 of 6: the agent consults its bag. Next, tasks, delegation edges, decisions and artifacts persist as rows you can replay, and the spend is already accounted for.