Nova는 팀이 가르쳐준 내용을 기억합니다.
수정 사항은 증거와 함께 검증되어 조직 전체에 영구적으로 저장됩니다. 누구도 Nova에게 같은 내용을 두 번 가르칠 필요가 없습니다.
모든 팀은 스키마 어디에도 존재하지 않는, 데이터에 대한 어렵게 얻은 지식을 보유하고 있습니다. 해당 영수증 테이블은 더 이상 사용되지 않습니다. 최신 데이터는 출하 테이블에 있습니다. "완료됨"에는 취소된 주문이 포함됩니다. 해당 역참조 데이터는 10% 정도만 채워져 있으므로 조인에 사용하지 마십시오. 기존 방식에서는 이러한 사항들을 새로운 분석가와 새로운 AI와의 대화가 시작될 때마다 다시 설명해야 합니다.
가르친 지식 그게 전부입니다. 누군가 Nova를 수정하거나 데이터에 대한 중요한 정보를 Nova에 알려주면, Nova는 그 정보를 조직 전체에 영구적으로 저장할 수 있습니다. 하지만 들은 내용을 저장하는 챗봇의 "기억력"과는 달리, Nova는 기억할 수 없는 것은 기억하지 않습니다. 입증하다이 가이드에서는 전체 시스템을 설명합니다.
핵심 원칙: 증거 없이는 아무것도 기억되지 않는다
학습된 모든 사실은 효력을 발휘하기 전에 두 가지 검증 절차 중 하나를 거칩니다. 세 번째 경로는 없습니다. 단순히 "그럴듯하게 들리는" 모델 추론은 설계상 거부됩니다.
1번 문: SQL 프로브
스키마 정보(테이블의 종류, 열의 의미, 테이블의 사용 중단 여부 등)는 네트워크 에이전트를 통해 실제 데이터베이스에 대한 간단한 읽기 전용 쿼리로 검증됩니다. 프로브 SQL과 그 결과는 증거로 저장되어 언제든 다시 실행할 수 있습니다.
2번 문: 사람의 확인
비즈니스 규칙과 측정 기준 정의는 쿼리를 통해 검증할 수 없습니다. 사람이 직접 확인해야만 활성화됩니다. 명시적으로("네, 맞습니다") 확인하거나, 행동적으로Nova는 쿼리에 보류 중인 규칙을 적용하고, 이를 검증한 후, 사용자가 결과를 승인합니다. 사용자는 그 과정이 진행되는 것을 직접 목격했습니다.
사실이 지식이 되는 과정
정보는 의도적으로 간결하게 작성되며, 각 정보는 수백 글자 이내입니다. 만약 Nova에 여러 독립적인 부분(정의, 결합 방법, 계산 규칙 등)으로 구성된 내용을 학습시키면, Nova는 이를 분리하여 표시합니다. 별개의 사실들 그리고 각각을 개별적으로 검증합니다. 작고 세부적인 사실들은 문단보다 검증, 수정, 폐기가 더 쉽습니다.
노바가 배울 수 있는 것
| 사실 유형 | 예 | 검증 완료 |
|---|---|---|
| 더 이상 사용되지 않는 테이블 | "영수증 테이블은 더 이상 필요 없습니다. 출하량 테이블을 사용하세요." | A 범위 커버리지 프로브교체 테이블이 기존 테이블의 데이터를 완전히 덮어쓰기 전까지는 기존 테이블이 제외되지 않습니다. 기존 테이블에 이력 정보가 저장되어 있지만 교체 테이블에는 저장되지 않는 경우, 교체 테이블은 이력 정보를 가리키는 포인터 역할만 하게 되며 과거 데이터는 절대 고립되지 않습니다. |
| 테이블 역할 | "이것은 주문대에서 바라본 풍경입니다." | 카탈로그 프로브 - 테이블이 존재하며 쿼리 가능합니다. |
| 컬럼 의미 | "상태 코드 18/14/16/20은 모두 영업 중을 의미합니다." | 해당 열은 존재하며 주장된 값들은 실제로 데이터에 나타납니다. |
| 신뢰성 확보 | "해당 역참조 데이터는 약 10% 정도만 채워져 있습니다." | 측정 ~이다 사실 Nova는 인구 통계 쿼리를 실행하고 결과를 저장합니다. |
| 비즈니스 규칙/지표 | "종료됨"이란 청구서 발행 또는 취소를 의미합니다. | 인간의 확인 - 명시적 또는 행동적 확인 |
사실의 생명주기
검증을 기다리는 임시 상태입니다. 완전히 비활성화되어 있으며, 승인될 때까지 Nova에 아무런 영향을 미치지 않습니다. 미확인 제안은 30일 후 자동으로 삭제되므로 누적되지 않습니다.
검증을 거쳐 현재 조직 전체에서 Nova 서비스를 제공하고 있습니다. 모든 사용 내역이 추적되며, 모든 성공 및 오류 발생 건수가 기록됩니다.
현실은 달랐습니다. 해당 사실은 노바의 추론에서 즉시 제외되었고, 최초 증거 조사 절차가 재실행되었습니다. 통과 → 복원, 검토 대상으로 지정. 실패 → 폐기.
노바의 추론 과정에서 모든 부분에서 제외되었지만, 그 전체 역사와 증거와 함께 기록으로 보관되었습니다.
등급: 습득한 지식으로 노바는 더 무거워지는 것이 아니라 더 저렴해집니다.
단순한 AI의 메모리는 무한히 증가하여 모델을 수많은 메모에 파묻히게 합니다. 반면, 학습된 지식은 이와 정반대입니다. 학습된 사실이 가장 큰 역할을 합니다. 줄이다 노바가 읽어야 할 내용:
0단계 — 제외
검증된 사용 중단된 테이블은 다음과 같습니다. 제거됨 Nova의 작업 컨텍스트에서 해당 대체 항목을 가리키는 한 줄짜리 포인터를 남깁니다. 이렇게 하면 실제로 토큰을 절약할 수 있습니다.
1단계 — 설명
표와 열에 있는 정보는 Nova의 AI 생성 추측을 대체합니다. 추가 비용은 전혀 없으며, 팀에서 직접 작성한 설명은 학습된 설명보다 항상 더 높은 순위를 차지합니다.
2단계 — 주입
가장 많이 사용하고 가장 검증된 비즈니스 규칙들이 엄격한 규모 제한 하에 모든 대화에 함께하며, 절대 초과될 염려가 없습니다.
3단계 — 온디맨드
그 외 모든 정보는 관련성이 생기는 즉시 검색 가능하며, 별도의 비용은 발생하지 않습니다. 장기적인 규칙과 절차도 여기에 있습니다.
학습 지식 탭
노바가 배운 모든 것은 아래에 있습니다. 노바 → 의미 지능 → 학습된 지식 (관리자 및 제작자):
사리
필터를 사용하여 모든 정보를 검색하세요. 각 행을 확장하면 정확한 쿼리 SQL 및 결과, 또는 확인 정보와 같은 증거는 물론 전체 버전 기록까지 확인할 수 있습니다.
비즈니스 규칙
주입 방식과 온디맨드 방식으로 구분된 규칙 및 측정 기준 정의, 분쟁은 빨간색으로 표시, 보류 중인 제안은 확인 진행 상황을 보여줍니다.
설정
조직 전체에 적용되는 스위치(학습 켜기/끄기, 구성원 교육, 제외, 규칙 캡처)와 플랫폼 안전장치는 투명성을 위해 읽기 전용으로 표시됩니다.
교수진 명단
개인별로 "Nova를 가르칠 수 있음" 여부를 설정할 수 있습니다. 학습 기능을 끄지 않고도 시끄러운 강사를 차단할 수 있으며, 차단된 사용자도 조직에서 제공한 모든 교육 내용을 계속해서 이용할 수 있습니다.
활동
누가 무엇을 가르치고, 수정하고, 논쟁하고, 은퇴했는지, 그리고 그 모든 것을 시간 순서대로 정리한 목록입니다.
Taught facts also surface where your eyes already are: the 의미 지능 tree shows 배지 교육 학습된 지식이 있는 테이블과 열에 대한 표시, 제외된 테이블에 대한 사용 중단 표시(흐릿하게 표시되지만 항상 보이며 절대 숨겨지지 않음), 그리고 데이터베이스별 지식 요약이 제공됩니다.
출처: 모든 사실이 그 과정을 보여줍니다
모든 사실은 영구적으로 기록됩니다. 누가 가르쳤나요? (역할과 사진 포함) 언제, 대화에서, 및 증거 그게 사실임을 확인했습니다. 노바에게 직접 문의해 보세요. "폐쇄가 취소된 것을 포함한다고 누가 너한테 가르쳤어?" — 그리고 실제 출처를 알려줍니다. 관리자는 사용자 인터페이스 또는 채팅에서 사실을 수정하거나(수정 시 재검증이 필요하며, 편집 권한은 증명 절차를 절대 우회하지 않습니다) 삭제할 수 있습니다.
자기 유지 관리: 변치 않는 지식
사용량 원격 측정
모든 사실은 해당 사실이 얼마나 자주 사용되는지, 얼마나 성공적인지, 그리고 얼마나 반박되는지를 추적합니다.
모순 처리
두 번의 경고가 발생하면 해당 사실은 실제 데이터를 통한 재검증이 완료될 때까지 효력을 상실합니다.
부패 및 촉진
사용되지 않는 규칙은 주입된 규칙 세트에서 제외되어 보관되고, 계속 유용한 것으로 입증되는 규칙은 승격됩니다.
배제 자가 복구
스키마를 다시 스캔할 때마다 제외된 테이블을 다시 확인합니다. "더 이상 사용되지 않는" 테이블에 데이터가 다시 나타나면 제외가 자동으로 중단됩니다. 제외는 그 근거가 되는 조건을 넘어서는 안 됩니다.
측정값 갱신
조인 신뢰도 백분율과 같은 측정된 사실은 데이터 변동에 따라 정해진 일정에 따라 다시 실행됩니다.
안전 및 제어
| 보장하다 | 시행 방법 |
|---|---|
| 엄격하게 조직 범위로 제한됨 | 여러분의 정보는 여러분만의 것입니다. 여러분의 조직에서 얻은 정보는 다른 어떤 조직에도 공개되지 않으며, 다른 조직의 영향을 받지도 않습니다. |
| 읽기 전용 검증 | 프로브는 모든 쿼리 스트림 쿼리와 마찬가지로 읽기 전용으로 작동하며, 엄격한 시간 및 행 제한이 적용되는 자체 네트워크 에이전트를 통해 실행됩니다. |
| 곳곳에 탈출구가 있다 | 제외된 테이블은 라우팅 기본 설정일 뿐, 접근을 막는 장벽이 아닙니다. 언제든지 명시적으로 쿼리할 수 있으며, 해당 테이블을 참조하는 SQL 쿼리는 오류가 아닌 부드러운 리디렉션 알림을 받게 됩니다. |
| 가드레일 | 대화별 제안 제한, 조직별 정보 상한, 그리고 정보별 크기 제한을 통해 무분별한 증가나 즉각적인 정보 주입 남용을 방지합니다. |
| 기본적으로 켜져 있고, 스위치 하나로 끌 수 있습니다. | 별도의 설정 없이 바로 사용할 수 있습니다. 설정에서 어떤 기능이든 비활성화해도 데이터는 삭제되지 않으며, 다시 활성화하면 모든 설정이 즉시 복원됩니다. |
자주 묻는 질문
노바는 내가 가르쳐준 내용을 왜 기억하지 못하는 걸까?
잘못된 사실이 노바에 대한 모든 사람의 인식을 망칠 수 있을까요?
학습 과정이 Nova의 속도를 저하시키거나 비용을 증가시키나요?
누가 가르칠 수 있고, 누가 가르친 내용을 관리할 수 있는가?
학습 기능을 끄면 어떻게 될까요?
노바를 한 번만 가르치면 영원히 혜택을 누릴 수 있습니다.
데이터 소스를 연결하고, 이해하기 쉬운 언어로 질문하고, 마치 신입 분석가를 교정하듯이 Nova를 수정하세요. Nova는 검증한 내용만 저장합니다. 무료로 시작할 수 있으며, 신용 카드 정보는 필요하지 않습니다.
관련 가이드: Nova AI는 어떻게 데이터베이스 스키마를 자동으로 학습하는가? | Nova AI를 사용하여 텍스트를 SQL로 변환 | AI 기반 분석
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