Keewano
NexusAi 摘要： Keewano 是一个用于机器推理完整事件序列的数据库和分析堆栈。它按实体存储有序事件，叠加业务语义，并通过 MCP、SQL、REST 及分析工具在本地和云端部署中提供有据可依的答案。
NexusAi 概览
典型工作流程：从 Kafka、数据库或数据湖摄取原始事件；KeewanoDB 保持每个实体的有序序列完整。分析师或代理通过语义层查询业务概念。Keewano 在数据附近执行报表或比较，并通过 MCP、SQL、REST 及连接的 BI 工具返回可检查的结果。
Keewano 在事件规模上的工作原理
适合构建代理系统的工程团队、产品分析组、风险和运营团队以及维护事件密集型堆栈的数据工程师。用于为大型语言模型代理提供有据上下文，探索结果成因，比较数百万序列寻找相似，创建无需刚性模式建模的持久仪表盘。KeewanoDB Local 支持评估、开发和边缘部署；Cloud 支持高流量、多租户或生产关键工作负载。团队保留现有管道和仓库，同时获得专为推理设计的序列存储。
- 存储每个实体完整且有序的事件序列，实现直接低延迟扫描。
- 通过集成语义层将原始字段映射到共享业务概念。
- 在记录旁运行报表、相似度搜索和自定义逻辑。
- 从 Kafka、Postgres、Snowflake、BigQuery 及 Parquet 或 Iceberg 数据湖摄取数据。
- 通过 MCP 为代理提供答案，同时支持 SQL、REST 和 BI。
重要性
适用对象
从 KeewanoDB Local 开始，在笔记本或单服务器上评估。无需迁移现有系统，即可从 Kafka、Postgres、Snowflake、BigQuery 或 Parquet/Iceberg 摄取事件。定义实体、时间线和语义映射以反映业务概念。通过 SQL 和 REST 查询，或通过 MCP 连接代理。启用 Keewano Analytics 进行报表和持续检查。准备好后，迁移到 KeewanoDB Cloud，实现托管复制和监控，保持相同数据模型和接口。
NexusAi: 通过完整事件记录路由每个问题，答案始终可解释。
入门指南
Keewano 的独特之处在于连续且按实体排序的记录，结合语义层和近数据推理。它消除重建绕行，加速序列比较，确保每个答案都可解释。SIMD 和可选 GPU 加速在高事件量下降低延迟。团队保留现有仓库和流，同时新增专用序列存储。结果是更早发现流失、欺诈或故障，降低模型和数据传输成本，代理工作流始终基于实际发生的事件。
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Keewano
Keewano 构建面向事件规模机器推理的基础设施。团队专注于连续序列存储、语义上下文及利用 SIMD 和可选 GPU 加速的近数据计算。集成涵盖 MCP、SQL、REST 及主流数据平台和流。
Keewano 是专为机器规模推理设计的事件序列数据库和分析层。KeewanoDB 不以当前状态建模，而是连续且有序地存储每个实体的事件，保留完整历史以实现直接、低延迟扫描。上下文层将事件与实体、时间线和结果关联；语义层将原始字段映射到共享概念，使查询基于业务含义而非列名。报表、相似度搜索和自定义逻辑在数据附近执行，支持 SIMD 和可选 GPU 加速。系统从现有管道——Kafka 流、Postgres 等操作数据库、Snowflake 和 BigQuery 等数据仓库，以及 Parquet/Iceberg 数据湖——摄取原始事件，无需迁移。结果通过 MCP 为代理提供，同时支持 SQL、REST 和 BI 接口。部署包括单机开发和边缘使用的 KeewanoDB Local，托管生产工作负载的 KeewanoDB Cloud，以及无代码报表和监控的 Keewano Analytics。团队可提出开放式问题，规模化比较序列，并追溯每个答案的证据。
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