Keewano
NexusAi サマリー： Keewanoは、完全なイベントシーケンスに基づく機械的推論のためのデータベースおよび分析スタックです。エンティティごとに順序付けられたイベントを保存し、ビジネスセマンティクスを重ね、MCP、SQL、REST、分析ツールを通じてローカルおよびクラウド環境で根拠のある回答を提供します。
NexusAi 概要
典型的なワークフローは、Kafka、データベース、データレイクから生のイベントを取り込み、KeewanoDBが各エンティティの順序付けられたシーケンスを保持します。アナリストやエージェントはセマンティックレイヤーを通じてビジネス概念を照会します。Keewanoはデータ近傍でレポートや比較を実行し、MCP、SQL、REST、連携BIツールを通じて検査可能な結果を返します。
Keewanoがイベントスケールで機能する仕組み
エージェントシステムを構築するエンジニアリングチーム、プロダクト分析グループ、リスク・運用チーム、イベント多用スタックを維持するデータエンジニアに最適です。根拠のあるコンテキストでLLMエージェントを強化し、結果の原因を探り、数百万のシーケンスを比較して類似を見つけ、堅牢なダッシュボードを柔軟なスキーマモデリングなしで作成できます。KeewanoDB Localは評価、開発、エッジ展開をサポートし、Cloudは高ボリューム、多テナント、本番クリティカルなワークロードに対応します。チームは既存のパイプラインとウェアハウスを維持しつつ、推論に特化したシーケンスストアを追加できます。
- 各エンティティの完全で順序付けられたイベントシーケンスを保存し、直接かつ低遅延のスキャンを可能にします。
- 統合されたセマンティックレイヤーを通じて、生のフィールドを共有ビジネス概念にマッピングします。
- レコード近傍でレポート、類似検索、カスタムロジックを実行します。
- Kafka、Postgres、Snowflake、BigQuery、ParquetまたはIcebergのデータレイクから取り込みます。
- エージェント向けのMCP、さらにSQL、REST、BIを通じて回答を提供します。
重要な理由
対象ユーザー
まずはKeewanoDB Localでノートパソコンや単一サーバー上で評価を始めましょう。Kafka、Postgres、Snowflake、BigQuery、Parquet/Icebergからイベントを既存システムを動かさずに取り込みます。エンティティ、タイムライン、セマンティックマッピングを定義してビジネス概念を反映させます。SQLやRESTでクエリを実行するか、MCP経由でエージェントを接続します。Keewano Analyticsを有効にしてレポートや継続的なチェックを行います。準備ができたら、同じデータモデルとインターフェースを維持しつつ、管理されたレプリケーションと監視を備えたKeewanoDB Cloudに移行します。
NexusAi: すべての質問を完全なイベント記録に通すことで、回答は説明可能なままです。
はじめに
Keewanoの差別化ポイントは、連続したエンティティ順の記録とセマンティックレイヤー、データ近傍推論の組み合わせにあります。再構築の迂回を排除し、シーケンス比較を高速化し、すべての回答を説明可能に保ちます。SIMDおよびオプションのGPUアクセラレーションにより大量イベントでも低遅延を実現。チームは既存のウェアハウスやストリームを維持しつつ、推論に特化したシーケンスストアを追加できます。その結果、解約、不正、障害の早期検出、モデルとデータ移動コストの削減、実際の出来事に基づくエージェントワークフローが可能になります。
ツールを開き、基本的な製品体験を確認します。
アカウントを作成するか、既存のワークスペースにアクセスします。
自分のタスクで速度、品質、適合性を判断します。
最終判断の前に類似AIツールを確認します。
Keewano
Keewanoはイベントスケールの機械的推論のためのインフラを構築しています。チームは連続シーケンス保存、セマンティックコンテキスト、SIMDおよびオプションのGPUアクセラレーションによるデータ近傍計算に注力しています。MCP、SQL、REST、主要なデータプラットフォームやストリームとの統合を提供します。
Keewanoは、機械規模の推論に特化したイベントシーケンスデータベースおよび分析レイヤーです。現在の状態をモデル化する代わりに、KeewanoDBは各エンティティのイベントを連続かつ順序通りに保存し、完全な履歴を保持して直接かつ低遅延のスキャンを可能にします。コンテキストレイヤーはイベントをエンティティ、タイムライン、結果に結びつけ、セマンティックレイヤーは生のフィールドを共有概念にマッピングし、質問がカラム名ではなくビジネスの意味を参照できるようにします。レポート、類似検索、カスタムロジックはSIMDおよびオプションのGPUアクセラレーションを活用してレコード近傍で実行されます。システムはKafkaストリーム、Postgresなどの運用データベース、SnowflakeやBigQueryのデータウェアハウス、Parquet/Icebergのデータレイクなど既存のパイプラインから生のイベントを取り込み、移行を強制しません。結果はエージェント向けのMCP、SQL、REST、BIインターフェースを通じて提供されます。展開形態には単一マシン開発やエッジ用途向けのKeewanoDB Local、管理された本番環境向けのKeewanoDB Cloud、コード不要のレポートと監視を提供するKeewano Analyticsがあります。チームは自由にオープンな質問を投げかけ、スケールでシーケンスを比較し、すべての回答を証拠に遡って検証できます。
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