Keewano
Tóm tắt từ NexusAi: Keewano là một hệ thống cơ sở dữ liệu và phân tích dành cho lý luận máy trên các chuỗi sự kiện hoàn chỉnh. Nó lưu trữ các sự kiện theo thứ tự cho từng thực thể, xây dựng lớp ngữ nghĩa kinh doanh phía trên, và cung cấp câu trả lời có căn cứ qua MCP, SQL, REST và các công cụ phân tích trên cả triển khai cục bộ và đám mây.
NexusAi Tổng quan
Quy trình điển hình: tiếp nhận sự kiện thô từ Kafka, cơ sở dữ liệu hoặc hồ dữ liệu; KeewanoDB giữ nguyên chuỗi sự kiện theo thứ tự của từng thực thể. Nhà phân tích hoặc tác nhân truy vấn các khái niệm kinh doanh qua lớp ngữ nghĩa. Keewano thực thi báo cáo hoặc so sánh gần dữ liệu và trả về kết quả có thể kiểm tra qua MCP, SQL, REST và các công cụ BI kết nối.
Cách Keewano Hoạt động ở Quy mô Sự kiện
Lý tưởng cho các nhóm kỹ thuật xây dựng hệ thống tác nhân, nhóm phân tích sản phẩm, đội ngũ rủi ro và vận hành, và kỹ sư dữ liệu duy trì các hệ thống nặng sự kiện. Sử dụng để cung cấp ngữ cảnh có căn cứ cho tác nhân LLM, khám phá nguyên nhân kết quả, so sánh hàng triệu chuỗi để tìm tương đồng, và tạo bảng điều khiển bền vững mà không cần mô hình hóa lược đồ cứng nhắc. KeewanoDB Local hỗ trợ đánh giá, phát triển và triển khai biên; Cloud phục vụ khối lượng lớn, đa người thuê hoặc công việc sản xuất quan trọng. Các nhóm giữ nguyên pipeline và kho dữ liệu hiện tại đồng thời có thêm kho lưu trữ chuỗi được thiết kế riêng cho lý luận.
- Lưu trữ chuỗi sự kiện đầy đủ, theo thứ tự của từng thực thể để quét trực tiếp với độ trễ thấp.
- Ánh xạ các trường thô thành các khái niệm kinh doanh chung qua lớp ngữ nghĩa tích hợp.
- Thực thi báo cáo, tìm kiếm tương đồng và logic tùy chỉnh ngay bên cạnh bản ghi.
- Tiếp nhận dữ liệu từ Kafka, Postgres, Snowflake, BigQuery và hồ dữ liệu Parquet hoặc Iceberg.
- Phục vụ câu trả lời qua MCP cho tác nhân, cùng với SQL, REST và BI.
Tại sao Điều này Quan trọng
Dành cho Ai
Bắt đầu với KeewanoDB Local để đánh giá trên laptop hoặc máy chủ đơn. Tiếp nhận sự kiện từ Kafka, Postgres, Snowflake, BigQuery hoặc Parquet/Iceberg mà không cần di chuyển hệ thống hiện có. Định nghĩa thực thể, dòng thời gian và ánh xạ ngữ nghĩa để phản ánh khái niệm kinh doanh. Truy vấn qua SQL và REST, hoặc kết nối tác nhân qua MCP. Kích hoạt Keewano Analytics để báo cáo và kiểm tra liên tục. Khi sẵn sàng, chuyển sang KeewanoDB Cloud để quản lý sao chép và giám sát, giữ nguyên mô hình dữ liệu và giao diện.
NexusAi: Dẫn mọi câu hỏi qua toàn bộ bản ghi sự kiện, và câu trả lời luôn có thể giải thích được.
Bắt đầu
Điểm khác biệt của Keewano là bản ghi liên tục theo thứ tự thực thể kết hợp với lớp ngữ nghĩa và lý luận gần dữ liệu. Nó loại bỏ các bước tái tạo phức tạp, tăng tốc so sánh chuỗi và giữ mọi câu trả lời có thể giải thích được. SIMD và tăng tốc GPU tùy chọn giảm độ trễ khi khối lượng sự kiện lớn. Các nhóm giữ nguyên kho dữ liệu và luồng hiện có đồng thời thêm kho lưu trữ chuỗi được thiết kế riêng. Kết quả: phát hiện sớm mất khách, gian lận hoặc lỗi, giảm chi phí mô hình và di chuyển dữ liệu, và quy trình tác nhân luôn dựa trên thực tế đã xảy ra.
Mở công cụ và xem lại trải nghiệm sản phẩm cốt lõi.
Tạo tài khoản hoặc truy cập không gian làm việc hiện có của bạn.
Dùng tác vụ của chính bạn để đánh giá tốc độ, chất lượng và độ phù hợp.
Xem các công cụ AI tương tự trước khi đưa ra quyết định cuối cùng.
Keewano
Keewano xây dựng hạ tầng cho lý luận máy ở quy mô sự kiện. Đội ngũ tập trung vào lưu trữ chuỗi liên tục, ngữ cảnh ngữ nghĩa và tính toán gần dữ liệu với SIMD và tăng tốc GPU tùy chọn. Tích hợp trải dài MCP, SQL, REST và các nền tảng dữ liệu và luồng phổ biến.
Keewano là cơ sở dữ liệu chuỗi sự kiện và lớp phân tích được thiết kế riêng cho lý luận ở quy mô máy. Thay vì mô hình hóa dựa trên trạng thái hiện tại, KeewanoDB lưu trữ các sự kiện của mỗi thực thể liên tục và theo thứ tự, giữ nguyên lịch sử đầy đủ để quét trực tiếp với độ trễ thấp. Lớp ngữ cảnh liên kết các sự kiện với thực thể, dòng thời gian và kết quả; lớp ngữ nghĩa ánh xạ các trường thô thành các khái niệm chung để câu hỏi tham chiếu ý nghĩa kinh doanh thay vì tên cột. Báo cáo, tìm kiếm tương đồng và logic tùy chỉnh được thực thi gần dữ liệu với SIMD và tùy chọn tăng tốc GPU. Hệ thống tiếp nhận sự kiện thô từ các pipeline hiện có—luồng Kafka, cơ sở dữ liệu vận hành như Postgres, kho dữ liệu như Snowflake và BigQuery, cũng như hồ dữ liệu Parquet/Iceberg—mà không cần di chuyển dữ liệu. Kết quả được phục vụ qua MCP cho các tác nhân, cùng với SQL, REST và giao diện BI. Các triển khai bao gồm KeewanoDB Local cho phát triển trên máy đơn và sử dụng biên, KeewanoDB Cloud cho khối lượng công việc sản xuất được quản lý, và Keewano Analytics cho báo cáo và giám sát không cần mã. Các nhóm có thể đặt câu hỏi mở, so sánh chuỗi ở quy mô lớn và truy vết mọi câu trả lời về bằng chứng.
Truy cập Keewano
Bình luận (0)
Chưa có bình luận nào