Um grafo que explica
suas conexões.
A navegação visual e a consulta usam a mesma base: entidades, relações tipadas, fontes e passagens editoriais atribuíveis.
O que está implementado
- Ontologia editorial
Nichos, segmentos, conceitos, pilares, organizações, superfícies de IA, serviços, fundamentos e cenários têm IDs estáveis. Relações como aplica, explica, pertence_a e componente_possivel preservam o significado da conexão.
- Procedência e estado
Cada relação registra origem, destino, afirmação, fontes de contexto, passagens e estado editorial. Fato documentado, aplicação proposta, cenário e revisão pendente continuam distintos.
- Recuperação com expansão pelo grafo
A consulta normaliza a pergunta, localiza registros por correspondência lexical e expande relações tipadas dos resultados relevantes. As passagens e caminhos ficam visíveis ao leitor.
- Exportação aberta
851 nós, 1416 relações e 768 passagens são publicados em JSON e JSONL. São contagens do inventário, não indicadores de autoridade ou qualidade de resposta.
O próximo estágio de GraphRAG
A base atual realiza recuperação assistida por grafo. Ainda não executa geração por LLM, embeddings, detecção de comunidades ou resumos globais. Não é uma implantação do Microsoft GraphRAG.
Uma camada generativa precisa recuperar fontes adequadas, gerar respostas com citações das passagens, declarar lacunas e ser comparada com busca lexical e RAG sem grafo. O ganho deve ser medido; a aparência do diagrama não o comprova.
- Revisar o corpus
Definições legadas sem sustentação granular continuam com revisão pendente. Textos antigos não são promovidos automaticamente a fatos.
- Indexar e avaliar
Construir conjunto de perguntas por nicho, medir recuperação de fontes pertinentes, correção factual e validade das citações. Usar passagens originais e versões documentais.
- Conectar geração e controles
Aplicar um modelo a contexto recuperado, com avaliação, orçamento, limites de uso e proteção contra instruções encontradas em documentos. Custos, latência e cobertura precisam de execução real.
- Acompanhar mudanças
Fontes e superfícies de IA mudam. Registrar nova evidência com data e escopo, preservando o histórico de cada afirmação.
Como ler os cenários e impactos
Aplicações descrevem hipóteses de utilidade. Métricas definem o que coletar, com valor ausente até a medição. Cenários apresentam premissas, sinais e condições de invalidação; não recebem probabilidades inventadas.
O Aegis inspira a exploração do catálogo; AI 2027 inspira cenários com premissas e ramificações; AI 2040 ajuda a separar previsão de proposta normativa. O conteúdo e a ontologia do Atlas são próprios da Quaerion.