/ 검색은 답변에서 끝납니다. CVS는 모든 답변을 지식으로 전환합니다.
Living Knowledge

검색은 답변에서 끝납니다. CVS는 모든 답변을 지식으로 전환합니다.

살아있는 지식 기반은 사용할수록 스스로 개선됩니다. CVS는 전문가 답변을 포착하고, 시간 지식 그래프에서 모순을 감지하며, 이력을 결코 삭제하지 않으면서 오래된 사실을 폐기합니다 — 자동으로 주당 30~50건의 검증된 항목을 추가합니다.

채널

세 가지 입력 채널이 하나의 살아있는 지식 기반에 공급됩니다.

지식은 세 가지 방식으로 동시에 CVS에 들어옵니다. 전문가는 웹 UI를 통해 수동으로 사실을 추가합니다. 에이전트 에스컬레이션 루프는 기반이 이전에 처리할 수 없었던 질문에 대한 답변을 포착합니다. 그리고 차분 재인덱싱(diff-reindex)은 문서가 변경되면 자동으로 재수집하므로, 전체 재구축 없이 업데이트가 유입됩니다.

모든 채널은 동일하게 절제된 경로로 수렴합니다: 원시 입력이 원자적 사실이 되고, 각 사실에 출처가 각인되며, 기존 지식과의 모순 검사가 실행되고, 비파괴적 패치가 살아있는 지식 기반에 안착합니다. 아무것도 덮어쓰이지 않으며, 모든 것이 귀속 가능합니다.

  • 권위 있고 큐레이션된 사실을 위한 웹 UI 기반 수동 전문가 입력
  • 에이전트 에스컬레이션 루프가 이전에 답변되지 않은 질문에 대한 답변을 포착
  • 차분 재인덱싱이 문서 업데이트 시 변경된 부분만 재수집
  • 모든 채널: 원자적 사실 → 출처 → 모순 검사 → 비파괴적 패치 — 주당 약 30~50건의 신규 항목
세 가지 입력 채널이 하나의 살아있는 지식 기반에 공급됩니다.. 지식은 세 가지 방식으로 동시에 CVS에 들어옵니다. 전문가는 웹 UI를 통해 수동으로 사실을 추가합니다. 에이전트 에스컬레이션 루프는 기반이 이전에 처리할 수 없었던 질문에 대한 답변을 포착합니다. 그리고 차분 재인덱싱(diff-reindex)은 문서가 변경되면 자동으로 재수집하므로, 전체 재구축 없이 업데이트가 유입됩니다.
모순

시간 지식 그래프 상의 모순 감지.

새로운 사실이 도착하면 CVS는 그것을 맹목적으로 덧붙이지 않습니다. 기존 사실과 새로운 사실 — 각각 출처 정보와 유효 기간을 지님 — 이 시간 지식 그래프에 들어가고, 여기서 엔진은 텍스트가 겹치는지 여부만이 아니라 시간에 걸쳐 둘이 어떻게 관련되는지를 추론합니다.

이 검사는 다섯 가지 결과 중 하나로 귀결됩니다: CONFIRMS, PATCHES, SUPERSEDES, CONTRADICTS, NEEDS HUMAN REVIEW. 오래된 지식은 대체되는 즉시 검색에서 폐기되지만 — 그 이력은 보존되므로, 기반이 과거 어느 날짜에 무엇을 믿고 있었는지 여전히 조회할 수 있습니다.

  • 기존 사실과 신규 사실을 완전한 출처 정보 및 유효 기간과 함께 비교
  • 다섯 가지 결과: CONFIRMS, PATCHES, SUPERSEDES, CONTRADICTS, NEEDS HUMAN REVIEW
  • 대체된 사실은 자동으로 검색에서 제외 — 수동 정리 불필요
  • 이력은 결코 삭제되지 않음: 과거 어느 시점 기준으로든 지식 기반을 조회
시간 지식 그래프 상의 모순 감지.. 새로운 사실이 도착하면 CVS는 그것을 맹목적으로 덧붙이지 않습니다. 기존 사실과 새로운 사실 — 각각 출처 정보와 유효 기간을 지님 — 이 시간 지식 그래프에 들어가고, 여기서 엔진은 텍스트가 겹치는지 여부만이 아니라 시간에 걸쳐 둘이 어떻게 관련되는지를 추론합니다.
패치

청크 패치와 버전 체인이 모든 원본을 보존합니다.

CVS는 문서 수준이 아니라 조각 수준에서 지식을 업데이트합니다. 청크는 명시적인 버전 체인을 따라 진화합니다 — 문서 v1 → 청크 A → 패치 A1 → 패치 A2 → 문서 v2에 의해 대체됨 — 각 단계가 이전 단계에서 정확히 어떻게 파생되었는지 기록하는 타입 지정 엣지와 함께.

패치는 비파괴적이므로 원본 콘텐츠는 결코 다시 쓰이지 않습니다. 검색은 항상 현재 유효한 체인을 읽는 반면, 감사자는 DERIVED_FROM, PATCHED_BY, SUPERSEDED_BY 엣지를 따라가며 전체 계보를 재구성할 수 있습니다. 바로 이것이 CVS를 SOX 및 유사한 버전 관리 요구사항 하에서 방어 가능하게 만드는 요소입니다.

  • 조각 수준 패치 — 문서 업데이트가 결코 전체 재인덱싱을 유발하지 않음
  • 타입 지정 엣지: DERIVED_FROM, PATCHED_BY, SUPERSEDED_BY, VALID_FROM, VALID_TO
  • 원본은 불변; 검색은 항상 현재 유효한 체인을 사용
  • 감사, SOX, 규제 버전 관리를 위한 특정 시점 계보(point-in-time lineage)
청크 패치와 버전 체인이 모든 원본을 보존합니다.. CVS는 문서 수준이 아니라 조각 수준에서 지식을 업데이트합니다. 청크는 명시적인 버전 체인을 따라 진화합니다 — 문서 v1 → 청크 A → 패치 A1 → 패치 A2 → 문서 v2에 의해 대체됨 — 각 단계가 이전 단계에서 정확히 어떻게 파생되었는지 기록하는 타입 지정 엣지와 함께.
에스컬레이션

에이전트 에스컬레이션 루프가 여섯 단계로 격차를 메웁니다.

이것은 거의 어떤 기업 AI도 완성하지 못하는 루프입니다. 임직원이 질문하고; 다섯 개의 리트리버가 검색하고; 신뢰도가 임계값 아래로 떨어지고; 질문이 적합한 전문가에게 라우팅되고; 전문가의 답변이 원자적 사실이 되고; 다음 답변은 즉각적이고 더 나아집니다. 이 루프는 운영적인 것이지, 채팅 답변에 다는 좋아요 버튼이 아닙니다.

라우팅은 Slack, Teams, 또는 CVS 에스컬레이션 큐를 통해 흐르므로 전문가는 이미 일하고 있는 곳에서 답변합니다. 포착된 각 답변은 출처가 각인된 사실로 파싱되어 기반에 패치되며, 매주 약 30~50건의 신규 지식 항목으로 누적됩니다 — 그것을 알던 사람이 떠나도 남는 지식입니다.

  • 여섯 단계: 질문 → 5개 리트리버 검색 → 낮은 신뢰도 → 전문가 라우팅 → 원자적 사실 → 즉각적인 다음 답변
  • Slack, Teams, 또는 CVS 큐를 통한 에스컬레이션 — 전문가는 기존 도구에서 답변
  • 전문가 답변은 사라지는 채팅 이력이 아니라 출처가 각인된 원자적 사실이 됨
  • 주당 약 30~50건의 신규 검증 항목을 자동으로 포착
에이전트 에스컬레이션 루프가 여섯 단계로 격차를 메웁니다.. 이것은 거의 어떤 기업 AI도 완성하지 못하는 루프입니다. 임직원이 질문하고; 다섯 개의 리트리버가 검색하고; 신뢰도가 임계값 아래로 떨어지고; 질문이 적합한 전문가에게 라우팅되고; 전문가의 답변이 원자적 사실이 되고; 다음 답변은 즉각적이고 더 나아집니다. 이 루프는 운영적인 것이지, 채팅 답변에 다는 좋아요 버튼이 아닙니다.

귀사의 지식 기반이 스스로를 가르치는 모습을 지켜보십시오.

30분 파일럿에서 실제로 답변되지 않은 질문을 에스컬레이션하고, 전문가 답변을 포착하며, 모순 검사와 버전 체인 업데이트를 실시간으로 보여드립니다.