Nova recuerda lo que tu equipo le enseña.
Las correcciones se convierten en conocimiento permanente, verificado y compartido por toda la organización, con la evidencia que respalda cada dato. Nadie tiene que explicarle a Nova lo mismo dos veces.
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Claude, Cursor, ChatGPT y Grok se comunican con tus datos.
Conectar IACada equipo posee un conocimiento valioso, adquirido con esfuerzo, sobre sus datos, que no se encuentra en ningún lugar del esquema: Esa tabla de recibos está obsoleta; los datos actuales se encuentran en la tabla de envíos. "Cerrado" incluye los pedidos cancelados. Esa referencia inversa solo está completa en un 10%, no confíe en ella para realizar uniones. Tradicionalmente, hay que volver a explicar estas cosas a cada nuevo analista, y en cada nueva conversación sobre IA.
Conocimientos impartidos Eso termina. Cuando alguien corrige a Nova o le enseña algo duradero sobre tus datos, Nova puede conservarlo, de forma permanente, para toda la organización. Pero a diferencia de la "memoria" de un chatbot que almacena todo lo que ha oído, Nova se niega a recordar nada que no pueda. probarEsta guía explica todo el sistema.
El principio fundamental: Nada se recuerda sin pruebas.
Cada hecho aprendido pasa por una de dos vías de verificación antes de entrar en vigor. No existe una tercera vía: una inferencia de modelo que simplemente "suena correcta" es rechazada por diseño.
Puerta 1: La sonda SQL
Los datos del esquema (qué es una tabla, qué significa una columna, si una tabla está obsoleta) se verifican mediante una pequeña consulta de solo lectura en su base de datos real, a través de su propio Agente de Red. La consulta SQL y su resultado se almacenan como evidencia y se pueden ejecutar indefinidamente.
Puerta 2: Confirmación humana
Las reglas de negocio y las definiciones de métricas no se pueden probar mediante una consulta; se activan solo cuando una persona las confirma. Explícitamente ("sí, es correcto"), o conductualmenteNova aplica la regla pendiente en una consulta, la verifica y usted acepta los resultados. Usted vio cómo funcionaba.
Cómo un hecho se convierte en conocimiento
Los hechos son deliberadamente compactos: unos pocos cientos de caracteres cada uno. Si le enseñas a Nova algo con varias partes independientes (una definición, una receta de unión y una convención de conteo), las divide en hechos separados y verifica cada uno individualmente. Los hechos pequeños y puntuales son más fáciles de verificar, corregir y descartar que los párrafos.
Lo que Nova puede aprender
| Tipo de hecho | Ejemplo | Verificado por |
|---|---|---|
| Tabla obsoleta | “Esa tabla de recibos ya no sirve; usen la de envíos”. | A sonda de cobertura de rangoLa tabla de reemplazo debe cubrir completamente los datos de la tabla anterior antes de ser excluida. Si la tabla anterior contiene historial que la de reemplazo no tiene, se convierte en un puntero histórico; los datos anteriores nunca quedan huérfanos. |
| Papel de mesa | “Esta es una vista de la mesa de pedidos” | Sondeo de catálogo: la tabla existe y se puede consultar. |
| Significado de la columna | “Los códigos de estado 18/14/16/20 significan todos abiertos” | La columna existe y los valores declarados aparecen realmente en los datos. |
| Únete a la confiabilidad | “Esa referencia inversa solo está poblada en un ~10%”. | La medición es El hecho es que Nova ejecuta la consulta de población y almacena el resultado. |
| Regla/métrica de negocio | “Cerrado significa facturado o cancelado” | Confirmación humana: explícita o conductual |
El ciclo de vida de un hecho
Preparado, a la espera de verificación. Completamente inerte: no influye en Nova hasta su aprobación. Las propuestas no confirmadas se eliminan automáticamente después de 30 días para evitar que se acumulen.
Verificado y disponible en Nova para toda la organización. Se realiza un seguimiento de cada uso; se contabilizan tanto los éxitos como los contratiempos.
La realidad no estuvo de acuerdo. El hecho se suspende inmediatamente del razonamiento de Nova y se repiten las pruebas originales. Aprobado → reinstaurado, marcado para revisión. Suspenso → retirado.
Eliminado de todos los aspectos del razonamiento de Nova; se conserva como constancia con su historial completo y las pruebas que lo respaldan.
Niveles: El conocimiento adquirido hace que Nova sea más barata, no más pesada.
La memoria de la IA ingenua crece sin límites y ahoga el modelo en notas. El conocimiento enseñado invierte eso: la mayoría de los hechos aprendidos reducir Lo que Nova tiene para leer:
Nivel 0 — Exclusión
Una tabla obsoleta verificada es remoto desde el contexto de trabajo de Nova, dejando un puntero de una sola línea a su reemplazo. Aprender que en realidad ahorra tokens.
Nivel 1 — Descripción
Los datos de las tablas y columnas reemplazan directamente las predicciones generadas por la IA de Nova. Sin costo adicional, y una descripción escrita a mano por tu equipo siempre será mejor que una aprendida.
Nivel 2 — Inyectado
Las reglas de negocio más utilizadas y mejor corroboradas están presentes en cada conversación, bajo un estricto presupuesto que nunca puede excederse.
Nivel 3 — Bajo demanda
Todo lo demás se puede buscar en el momento en que sea relevante, sin coste alguno. Aquí se encuentran las reglas y procedimientos de cola larga.
La pestaña de Conocimientos Impartidos
Todo lo que Nova ha aprendido vive bajo Nova → Inteligencia de esquemas → Conocimiento enseñado (administradores y creadores):
Hechos
Explore cada dato con filtros. Expanda cualquier fila para ver su evidencia (la consulta SQL exacta y el resultado, o la confirmación), además del historial completo de versiones.
Reglas de negocio
Reglas y definiciones de métricas, separadas por inyección frente a bajo demanda, disputas marcadas en rojo, propuestas pendientes que muestran el progreso de la confirmación.
Configuración
Interruptores para toda la organización (activación/desactivación del aprendizaje, formación de miembros, exclusiones, captura de reglas), además de las medidas de seguridad de la plataforma, que se muestran en modo de solo lectura para mayor transparencia.
Lista de profesores
Opciones individuales para la posibilidad de enseñar en Nova. Bloquea a un profesor ruidoso sin desactivar el aprendizaje: los usuarios bloqueados seguirán beneficiándose de todo lo que la organización haya enseñado.
Actividad
Una cronología de todo: quién enseñó, revisó, cuestionó o retiró qué, y cuándo.
Los hechos enseñados también salen a la luz donde ya están tus ojos: el árbol de inteligencia de esquemas muestra Insignias impartidas en tablas y columnas con conocimiento aprendido, marcadores de obsolescencia en tablas excluidas (atenuados pero siempre visibles, nunca ocultos) y un resumen de conocimiento por base de datos.
Procedencia: Cada hecho demuestra su trabajo.
Cada hecho queda registrado permanentemente. quién lo enseñó (con su papel y foto), cuando, en qué conversación, y la evidencia Eso lo verificó. Pregúntale directamente a Nova. “¿Quién te enseñó que cerrado incluye cancelado?” — y responde con la procedencia real. Los administradores pueden revisar un dato (las revisiones vuelven a pasar por verificación; la autorización de edición nunca anula la prueba) o eliminarlo, desde la interfaz de usuario o directamente en el chat.
Autocuidado: Conocimiento que permanece inmutable
telemetría de uso
Cada dato registra con qué frecuencia se utiliza, tiene éxito y se contradice.
Manejo de contradicciones
Tras dos fallos, el caso queda suspendido a la espera de una nueva verificación con datos reales.
Decaimiento y promoción
Las reglas no utilizadas se eliminan del conjunto inyectado y se archivan; las reglas que siguen demostrando su utilidad ascienden de categoría.
Autorreparación de exclusión
Cada vez que se vuelve a escanear el esquema, se revisan las tablas excluidas. ¿Reaparecen datos en una tabla "inactiva"? La exclusión se suspende automáticamente. Una exclusión nunca puede quedar sin efecto.
Actualización de la medición
Los datos medidos, como los porcentajes de fiabilidad de las uniones, se vuelven a ejecutar según lo programado a medida que cambian los datos.
Seguridad y control
| Garantizar | Cómo se aplica |
|---|---|
| Estrictamente con ámbito de organización | Los hechos son suyos. Nada de lo que se aprenda en su organización será visible para ninguna otra organización ni se verá influenciado por ella. |
| Verificación de solo lectura | Las sondas se ejecutan a través de su propio Agente de red con la misma política de solo lectura que todas las consultas de Query Streams, bajo estrictos límites de tiempo y filas. |
| Escotillas de escape por todas partes | Una tabla excluida es una preferencia de enrutamiento, no una barrera: siempre se puede consultar explícitamente, y la consulta SQL que la referencia recibe una notificación de redirección sencilla, nunca un error. |
| Barandillas de seguridad | Los límites de propuestas por conversación, los límites máximos de datos por organización y los topes de tamaño compactos por dato evitan el crecimiento descontrolado o el abuso de la inyección inmediata. |
| Encendido por defecto, apagado con un solo interruptor. | Funciona a la perfección sin necesidad de configuración. Desactive cualquier función en Ajustes: no se borrará nada y, al volver a activarla, todo se restaurará al instante. |
Preguntas frecuentes
¿Por qué Nova no recordaba lo que le había enseñado?
¿Puede un dato erróneo perjudicar a Nova para todos?
¿Aprender a usar Nova ralentiza el proceso o aumenta los costos?
¿Quién puede enseñar y quién puede gestionar lo que se ha enseñado?
¿Qué ocurre si desactivamos el aprendizaje?
Enseña a Nova una vez. Benefíciate para siempre.
Conecta tu fuente de datos, formula preguntas con claridad y corrige a Nova como lo harías con un analista principiante: conserva lo que verifica. Empieza gratis, sin necesidad de tarjeta de crédito.
Guías relacionadas: Cómo Nova AI aprende automáticamente el esquema de tu base de datos | De texto a SQL con Nova AI | Análisis basados en inteligencia artificial
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