Корпоративная память и интеллектуальный поиск

Что хотим решить

Обычный полнотекстовый поиск хорошо находит документы, но плохо отвечает на вопросы о смысле, связях, актуальности и происхождении фактов. Для AI-сценариев особенно важно не превращать найденный текст в неподтверждённую истину.

Как устроен подход

Рабочий прототип разделяет неизменяемые источники, семантические производные и временный контекст задачи. Утверждения привязываются к Evidence, а дерево, граф, индексы и поисковые представления остаются перестраиваемыми производными.

Что уже работает

• Загрузка и сохранение исходных документов с неизменяемой привязкой к источнику.
• SemanticDocument, Entity, Assertion, Evidence, Topic и семантическое дерево.
• Гибридный лексический/векторный поиск с объяснимой привязкой к каноническим фактам.
• Компиляция ограниченного контекста для задачи без полного воспроизведения всей истории.
• Web/MCP-контур обработки документов и проверки размещения в дереве уже работает.

Как можно проверить на практике

• Выбираем ограниченный корпоративный корпус и правила доступа к источникам.
• Загружаем документы и строим первую семантическую структуру с Evidence.
• Проверяем реальные поисковые и AI-вопросы сотрудников или агентов.
• По ошибкам пилота корректируем онтологию, правила контекста и интеграции.

Для кого

Проектные офисы, инженерные команды, службы поддержки, внутренние базы знаний и компании, которые внедряют AI поверх собственного документального контекста.

Что адаптируем

Следующие слои могут включать корпоративные коннекторы, ACL, событийные источники и интеграцию с существующими документными системами — после проверки на реальном корпусе.