Empiece por su caso de uso

No en el sentido estándar de talla única. Causality.tools es un sistema de inteligencia de implementación a medida. Cada implementación de cliente se moldea en torno a sus datos, sus necesidades de seguridad, sus flujos de trabajo y los requisitos específicos de su sector.

El precio depende del alcance de la implementación. Los factores pueden incluir el volumen de datos, el número de usuarios, las integraciones, el modelo de despliegue, los requisitos de seguridad, las necesidades de informes, los requisitos de monitoreo en vivo y si los modelos necesitan ejecutarse localmente en infraestructura propiedad del cliente.

El mejor punto de partida es una llamada exploratoria o un taller.

Sí. Algunas organizaciones comienzan con una implementación acotada — en torno a Graph RAG, la inteligencia de entidades, los informes de riesgo, un grafo de conocimiento o un taller de exploración — antes de expandirse hacia un sistema más amplio.

Un grafo de conocimiento causal conecta entidades, eventos, evidencia y riesgos de una forma que ayuda a los usuarios a entender no solo qué está conectado, sino cómo un factor puede relacionarse con otro.

En Causality.tools, las relaciones se construyen a partir de sus datos, descomponiendo, categorizando y mapeando la información en estructuras conectadas.

Graph RAG es una forma de mejorar las respuestas de la IA recuperando evidencia desde conocimiento conectado, en lugar de depender únicamente de la búsqueda de texto aislada o de un modelo de IA de propósito general. Ayuda a producir respuestas mejor fundamentadas en la información de la propia organización.

No. Un chatbot puede ser una de las interfaces, pero Causality.tools se entiende mejor como una capa de inteligencia. Conecta datos, documentos, entidades, relaciones, geografía, memoria y flujos de trabajo.

Sí. Causality.tools está construido en torno a inteligencia vinculada a la evidencia. Las salidas pueden diseñarse para mostrar las fuentes de respaldo, las entidades, las puntuaciones de confianza y los elementos que requieren revisión humana.

No. Causality.tools está diseñado para respaldar la toma de decisiones experta. Puede monitorear, recuperar, mapear, resumir y escalar — pero el juicio humano sigue siendo central.

Las fuentes potenciales pueden incluir documentos, bases de datos, API, hojas de cálculo, fuentes web, flujos de noticias y sistemas internos. Las integraciones exactas se definen durante la fase de exploración.

El sistema puede asignar puntuaciones de confianza. Describimos la plataforma en términos de relaciones razonadas y vinculadas a la evidencia, y de confianza — y somos cuidadosos con la redacción pública sobre probabilidad, que nuestro equipo técnico revisa antes de su uso.

En este contexto, se refiere a flujos de información en vivo o actualizados con frecuencia, como noticias entrantes o datos web. El modelo exacto de actualización se confirma durante el dimensionamiento, en lugar de declararse como una latencia fija.

Sí. La implementación puede moldearse en torno a sus necesidades de seguridad. Las opciones pueden incluir modelos de despliegue alojados, privados, controlados por el cliente, híbridos o locales.

Sí. Para casos de uso de alta seguridad, los LLM pueden ejecutarse en infraestructura local dedicada propiedad del cliente, sujeto a dimensionamiento, requisitos de hardware y precio.

Causality.tools puede diseñarse con computación confidencial y principios de ejecución confiable donde resulte apropiado. Las tecnologías específicas se confirman durante la exploración técnica, en lugar de nombrarse aquí.

La mayoría de los clientes comienza con una llamada exploratoria o un taller. Para proyectos sensibles, las conversaciones iniciales pueden realizarse bajo un acuerdo de confidencialidad (NDA).