Partite dal vostro caso d’uso

Non nel senso standardizzato e uguale per tutti del termine. Causality.tools è un sistema di intelligence implementato su misura. Ogni implementazione presso il cliente prende forma attorno ai suoi dati, alle sue esigenze di sicurezza, ai suoi flussi di lavoro e ai requisiti specifici del settore.

Il prezzo dipende dal perimetro dell’implementazione. Tra i fattori possono rientrare il volume dei dati, il numero di utenti, le integrazioni, il modello di deployment, i requisiti di sicurezza, le esigenze di reportistica, i requisiti di monitoraggio live e la necessità o meno di eseguire i modelli in locale su infrastruttura di proprietà del cliente.

Il punto di partenza migliore è una call conoscitiva o un workshop.

Sì. Alcune organizzazioni iniziano con un’implementazione mirata — attorno a Graph RAG, all’intelligence delle entità, alla reportistica sul rischio, a un grafo di conoscenza o a un workshop conoscitivo — prima di ampliarla in un sistema più esteso.

Un grafo di conoscenza causale collega entità, eventi, evidenze e rischi in un modo che aiuta a comprendere non solo che cosa è collegato, ma come un fattore può relazionarsi a un altro.

In Causality.tools, le relazioni si costruiscono a partire dai vostri dati, scomponendo, categorizzando e mappando le informazioni in strutture connesse.

Graph RAG è un modo di migliorare le risposte dell’AI recuperando evidenze da una conoscenza connessa, anziché affidarsi soltanto alla ricerca testuale isolata o a un modello di AI generalista. Aiuta a produrre risposte più fondate sulle informazioni della propria organizzazione.

No. Un chatbot può essere una delle interfacce, ma Causality.tools si comprende meglio come un livello di intelligence. Collega dati, documenti, entità, relazioni, geografia, memoria e workflow.

Sì. Causality.tools è costruito attorno a un’intelligence ancorata alle evidenze. Gli output possono essere progettati per mostrare le fonti a supporto, le entità, i punteggi di confidenza e gli elementi che richiedono revisione umana.

No. Causality.tools è progettato per supportare le decisioni degli esperti. Può monitorare, recuperare, mappare, sintetizzare e portare in escalation — ma il giudizio umano resta centrale.

Le fonti potenziali possono includere documenti, database, API, fogli di calcolo, fonti web, flussi di notizie e sistemi interni. Le integrazioni esatte vengono definite in fase conoscitiva.

Il sistema può assegnare punteggi di confidenza. Descriviamo la piattaforma in termini di relazioni motivate e ancorate alle evidenze e di confidenza — e siamo prudenti nel modo in cui parliamo pubblicamente di probabilità, la cui formulazione viene rivista dal nostro team tecnico prima dell’uso.

In questo contesto indica flussi informativi live o aggiornati con frequenza, come notizie in arrivo o dati web. Il modello esatto di aggiornamento viene confermato in fase di definizione del perimetro, non dichiarato come latenza fissa.

Sì. L’implementazione può essere modellata sulle vostre esigenze di sicurezza. Le opzioni possono includere modelli di deployment hosted, privato, controllato dal cliente, ibrido o locale.

Sì. Per i casi d’uso ad alta sicurezza, gli LLM possono girare su infrastruttura locale dedicata di proprietà del cliente, previa definizione di perimetro, requisiti hardware e prezzi.

Causality.tools può essere progettato con principi di confidential computing e di trusted execution ove appropriato. Le tecnologie specifiche vengono confermate durante la fase conoscitiva tecnica, non indicate in questa sede.

La maggior parte dei clienti inizia con una call conoscitiva o un workshop. Per i progetti sensibili, le prime conversazioni possono svolgersi sotto NDA.