[nevr]

Knowledge Graph

LIVE

Graph storage: 14 node types, evidence trail to user words Knowledge graph: connections between facts, trace to client words

14 node types 18 edge types confidence scoring evidence trail Rails engine

14 node types, edges, evidence trail 14 object types, traceability

Knowledge Graph — графовое хранилище знаний. Отдельный Rails engine. **14 типов узлов:** pain, job, segment, competitor, feature, trend, metric, constraint, person, channel, solution, trigger, emotion, criteria. **18 типов связей:** experiences, causes, addresses, threatens, enables, weakens, competes_with, и другие. Каждая связь имеет weight (0-100) и confidence (0-100). **Evidence trail:** каждая рекомендация системы прослеживается до конкретных слов пользователя. Не "AI так считает", а "на основании факта X из сообщения #14". **Автоматическое построение:** KgBuilderJob извлекает сущности из каждого нового факта через Groq. Дедупликация через LLM. Confidence decay: -5 в месяц для старых узлов, удаление ниже 10. **Query API:** 8 эндпоинтов — graph, nodes, subgraph, evidence, summary, gaps, export, health.
14 типов объектов: боли, задачи, сегменты, конкуренты, тренды. Все связи между ними с оценкой уверенности. Полная трассируемость: любая рекомендация — до конкретных слов пользователя. Не "AI так считает", а "на основании таких-то данных". 8 API-эндпоинтов для запросов к графу.

## How it works ## Как это работает

New fact → KgBuilderJob (Groq LLM extraction) → nodes + edges with confidence → dedup (LLM fallback) → ActionCable broadcast. Monthly: confidence decay (-5), delete below 10. API: evidence_trail, subgraph, graph_stats, gaps. Новый факт → AI извлекает объекты и связи → граф обновляется → трассировка до источника.

## Related ## Связанные продукты