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Kinetic Graph

Legami tra entità mentre cambiano. Causa che potete percorrere, non due numeri che si sono mossi insieme.

Persone, processi e pagamenti sono nodi

Il Kinetic Graph è una rete. Ogni entità — una persona, un processo, una transazione — è un nodo. I legami tra loro sono archi, e quegli archi continuano a cambiare.

Un warehouse memorizza uno snapshot. Il Kinetic Graph memorizza la causa: chi influisce su chi, come viaggia un cambiamento e quali legami si rafforzano o si indeboliscono.

Kinetic significa che il grafo si muove. I legami si aggiornano live. Ne compaiono di nuovi. Quelli vecchi svaniscono. Vedete cosa sta facendo lavoro, non solo cosa esiste.

Node ANode B
Node CNode D
Node ENode F

Struttura del database a grafo

Inputless DB memorizza 22 tipi di nodo e 30+ tipi di relazione.

Entità core

User
Identificatore utente e metadati
Session
Contesto e durata della session
Event
Eventi comportamentali e interazioni
CognitiveState
Stato di intento e confidenza
Pattern
Pattern comportamentali rilevati
Anomaly
Rilevamento di comportamenti inusuali

Relazioni

HAS_SESSION
User → Session
CONTAINS
Session → Event
ENRICHED_BY
Event → CognitiveState
FORMS
Event → Pattern
TRIGGERS
Event → Anomaly
GENERATES
Pattern → Insight

Graph RAG

Chiedete in linguaggio. Graph RAG percorre Inputless DB e un language model legge il sottografo.

Come funziona

01
Chiedete in linguaggio
Una domanda sul grafo che avete già
02
Percorrete il grafo
Nodi e legami rilevanti in Inputless DB
03
Leggete il sottografo
Un language model scrive da quei nodi, non dal web aperto
04
Risposta con una traccia
La decisione, i nodi di evidenza e una cifra di confidenza

Casi d’uso

"Quali sequenze di eventi precedono una conversion"
"Quali sequenze precedono il churn"
"Quali eventi muovono davvero l’esito, non solo gli stanno accanto"
"Dove si aggregano le anomalie in una coorte"
"Quanto è forte un legame tra due entità"