Comece pelo seu caso de uso

Não no sentido padronizado, de tamanho único. O Causality.tools é um sistema de inteligência implementado sob medida. Cada implementação é moldada pelos dados, pelas necessidades de segurança, pelos fluxos de trabalho e pelas exigências específicas do setor de cada cliente.

O preço depende do escopo da implementação. Os fatores podem incluir volume de dados, número de usuários, integrações, modelo de implantação, requisitos de segurança, necessidades de relatórios, requisitos de monitoramento em tempo real e se os modelos precisam rodar localmente em infraestrutura do cliente.

O melhor ponto de partida é uma conversa de descoberta ou um workshop.

Sim. Algumas organizações começam com uma implementação focada — em torno de Graph RAG, inteligência de entidades, relatórios de risco, um grafo de conhecimento ou um workshop de descoberta — antes de expandir para um sistema mais amplo.

Um grafo de conhecimento causal conecta entidades, eventos, evidências e riscos de um modo que ajuda a entender não apenas o que está conectado, mas como um fator pode se relacionar com outro.

No Causality.tools, as relações são construídas a partir dos seus dados, decompondo, categorizando e mapeando as informações em estruturas conectadas.

Graph RAG é uma forma de melhorar as respostas da IA recuperando evidências de conhecimento conectado, em vez de depender apenas de busca em textos isolados ou de um modelo de IA de uso geral. Ele ajuda a produzir respostas mais fundamentadas nas informações da própria organização.

Não. Um chatbot pode ser uma das interfaces, mas o Causality.tools é mais bem entendido como uma camada de inteligência. Ele conecta dados, documentos, entidades, relações, geografia, memória e fluxos de trabalho.

Sim. O Causality.tools é construído em torno de inteligência vinculada a evidências. Os resultados podem ser projetados para exibir fontes de apoio, entidades, pontuações de confiança e itens que exigem revisão humana.

Não. O Causality.tools foi projetado para apoiar a decisão especializada. Ele pode monitorar, recuperar, mapear, resumir e escalar — mas o julgamento humano permanece central.

As fontes possíveis podem incluir documentos, bancos de dados, APIs, planilhas, fontes na web, fluxos de notícias e sistemas internos. As integrações exatas são dimensionadas durante a descoberta.

O sistema pode atribuir pontuações de confiança. Descrevemos a plataforma em termos de relações fundamentadas, vinculadas a evidências, e de confiança — e somos cuidadosos com a linguagem pública sobre probabilidade, que é revisada pela nossa equipe técnica antes do uso.

Neste contexto, refere-se a fluxos de informação ao vivo ou atualizados com frequência, como notícias recebidas ou dados da web. O modelo exato de atualização é confirmado durante o dimensionamento, e não declarado como uma latência fixa.

Sim. A implementação pode ser moldada às suas necessidades de segurança. As opções podem incluir modelos de implantação hospedados, privados, controlados pelo cliente, híbridos ou locais.

Sim. Para casos de uso de alta segurança, os LLMs podem rodar em infraestrutura local dedicada, de propriedade do cliente, sujeito a definição de escopo, requisitos de hardware e preço.

O Causality.tools pode ser projetado com computação confidencial e princípios de execução confiável, quando apropriado. As tecnologias específicas são confirmadas durante a descoberta técnica, e não nomeadas aqui.

A maioria dos clientes começa com uma conversa de descoberta ou um workshop. Para projetos sensíveis, as discussões iniciais podem acontecer sob acordo de confidencialidade (NDA).