Nova se lembra do que sua equipe lhe ensina.
As correções se tornam conhecimento permanente, verificado e disseminado por toda a organização — com evidências que comprovam cada fato. Ninguém precisa ensinar a Nova a mesma coisa duas vezes.
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Claude, Cursor, ChatGPT e Grok interagem com seus dados.
Conectar IACada equipe possui conhecimento valioso sobre seus dados, conquistado com muito esforço, que não está presente em nenhum lugar no esquema: Essa tabela de recibos está desatualizada — os dados atuais estão em remessas. "Fechado" inclui pedidos cancelados. Essa referência retroativa está preenchida em apenas 10%, não confie nela para junções. Tradicionalmente, você explica essas coisas novamente para cada novo analista — e para cada nova conversa sobre IA.
Conhecimento ensinado Isso acaba com a discussão. Quando alguém corrige o Nova ou o ensina algo duradouro sobre seus dados, o Nova pode guardar essa informação — permanentemente, para toda a organização. Mas, ao contrário da “memória” de um chatbot, que armazena tudo o que ouve, o Nova se recusa a lembrar de qualquer coisa que não consiga. provarEste guia explica todo o sistema.
O princípio fundamental: nada se memoriza sem provas.
Cada fato aprendido passa por uma de duas portas de verificação antes de entrar em vigor. Não existe um terceiro caminho — uma inferência do modelo que simplesmente "parece correta" é rejeitada por definição.
Porta 1: A Sonda SQL
Os fatos do esquema — o que é uma tabela, o que uma coluna significa, se uma tabela está obsoleta — são verificados por uma pequena consulta somente leitura em seu banco de dados real, por meio de seu próprio Agente de Rede. O SQL de verificação e seu resultado são armazenados como evidência, podendo ser executados novamente indefinidamente.
Porta 2: Confirmação Humana
As regras de negócio e as definições de métricas não podem ser comprovadas por uma consulta — elas só são ativadas quando uma pessoa as confirma. Explicitamente (“sim, está certo”), ou comportamentalmenteO Nova aplica a regra pendente em uma consulta, verifica os resultados e você os aceita. Você viu tudo funcionar.
Como um fato se transforma em conhecimento
Os fatos são propositalmente compactos — algumas centenas de caracteres cada. Se você ensinar algo ao Nova com várias partes independentes (uma definição, uma receita de junção e uma convenção de contagem), ele as divide em fatos separados e verifica cada um individualmente. Pequenos fatos pontuais são mais fáceis de verificar, corrigir e descartar do que parágrafos.
O que Nova pode aprender
| Tipo de fato | Exemplo | Verificado por |
|---|---|---|
| Tabela obsoleta | “Essa tabela de recibos está obsoleta — use a de remessas” | A sonda de cobertura de alcanceA tabela de substituição deve cobrir completamente os dados da tabela antiga antes de ser excluída. Se a tabela antiga contiver o histórico que a tabela de substituição não contém, ela se torna um ponteiro histórico — os dados passados nunca ficam órfãos. |
| Papel da mesa | “Esta é uma vista da mesa de pedidos” | Sondagem de catálogo — a tabela existe e pode ser consultada. |
| Significado da coluna | “Os códigos de status 18/14/16/20 significam todos aberto” | A coluna existe e os valores declarados de fato aparecem nos dados. |
| Junte-se à confiabilidade | “Essa referência retroativa está preenchida em apenas cerca de 10% dos casos.” | A medição é O fato é que o Nova executa a consulta populacional e armazena o resultado. |
| Regra de negócio / métrica | “Fechado” significa Faturado ou Cancelado | Confirmação humana — explícita ou comportamental |
O ciclo de vida de um fato
Em fase de planejamento, aguardando verificação. Completamente inerte — nenhuma influência sobre a Nova até ser aprovada. Propostas não confirmadas são automaticamente retiradas após 30 dias para evitar acúmulo de pendências.
Verificado e em funcionamento em toda a organização Nova. Cada utilização é rastreada; cada sucesso e contradição é contabilizada.
A realidade discordou. O fato é imediatamente suspenso do raciocínio da Nova e suas investigações originais sobre as evidências são retomadas. Aprovado → reintegrado, sinalizado para revisão. Reprovado → arquivado.
Removeu completamente o raciocínio de Nova — mantendo em registro seu histórico completo e as evidências apresentadas.
Níveis: O conhecimento adquirido torna Nova mais barata, não mais pesada.
A memória ingênua da IA cresce sem limites e inunda o modelo com anotações. O conhecimento adquirido inverte esse processo — a maioria dos fatos são aprendidos. reduzir O que Nova precisa ler:
Nível 0 — Exclusão
Uma tabela obsoleta verificada é removido A partir do contexto de trabalho do Nova, deixando um ponteiro de uma linha para sua substituição. Aprender isso realmente economiza tokens.
Nível 1 — Descrição
Os dados em forma de tabela e coluna substituem as estimativas geradas pela IA da Nova. Sem custo adicional — e uma descrição escrita manualmente pela sua equipe sempre terá prioridade sobre uma descrição aprendida automaticamente.
Nível 2 — Injetado
As regras de negócio mais utilizadas e comprovadas são acompanhadas em todas as conversas, dentro de um orçamento de tamanho rigoroso que nunca pode ser ultrapassado.
Nível 3 — Sob Demanda
Tudo o mais pode ser pesquisado no momento em que se torna relevante, sem custo fixo. Regras e procedimentos de cauda longa estão disponíveis aqui.
A aba Conhecimento Ensinado
Tudo o que Nova aprendeu vive sob Nova → Inteligência Semântica → Conhecimento Ensinado (administradores e criadores):
Fatos
Navegue por todos os fatos com filtros. Expanda qualquer linha para ver suas evidências — o SQL de consulta exato e o resultado, ou a confirmação — além do histórico completo de versões.
Regras de negócio
Definições de regras e métricas, divididas entre injetadas e sob demanda, contestadas sinalizadas em vermelho, propostas pendentes mostrando o progresso da confirmação.
Configurações
Opções para toda a organização — ativação/desativação do aprendizado, ensino para membros, exclusões, captura de regras — além de diretrizes da plataforma exibidas como somente leitura para maior transparência.
Lista de professores
Opções individuais para ativar/desativar o recurso "pode ensinar Nova". Bloqueie um professor que esteja fazendo muito conteúdo sem interromper o aprendizado — os usuários bloqueados ainda se beneficiam de tudo o que a organização ensinou.
Atividade
Uma cronologia completa — quem ensinou, revisou, contestou ou aposentou o quê, e quando.
Os fatos ensinados também surgem onde seus olhos já estão voltados: o Inteligência Semântica árvores mostram Insígnias ensinadas em tabelas e colunas com conhecimento adquirido, indicadores de obsolescência em tabelas excluídas (atenuados, mas sempre visíveis — nunca ocultos) e um resumo do conhecimento por banco de dados.
Proveniência: Cada fato demonstra seu trabalho.
Cada fato é registrado permanentemente. quem o ensinou (com sua função e foto), quando, em qual conversa, e as evidências Isso confirmou. Pergunte diretamente à Nova — “Quem te ensinou que fechado inclui cancelado?” — e responde com a verdadeira origem. Os administradores podem revisar um fato (as revisões reinserem a verificação — a autoridade de edição nunca ignora a comprovação) ou removê-lo, na interface do usuário ou diretamente no chat.
Autocuidado: Conhecimento que permanece verdadeiro
Telemetria de utilização
Cada fato registra com que frequência é usado, com que sucesso e com que é contradito.
Gestão de contradições
Duas infrações e um fato se suspende aguardando nova verificação com dados em tempo real.
Decadência e promoção
Regras não utilizadas são removidas do conjunto injetado e arquivadas; regras que continuam se mostrando úteis são promovidas.
Autoreparo por exclusão
Cada nova verificação de esquema examina novamente as tabelas excluídas. Os dados reaparecem em uma tabela "morta"? A exclusão é suspensa automaticamente. Uma exclusão nunca pode sobreviver à sua comprovação.
Atualização de medição
As métricas — como as porcentagens de confiabilidade de junção — são recalculadas periodicamente à medida que seus dados se alteram.
Segurança e Controle
| Garantia | Como é aplicado |
|---|---|
| Estritamente dentro do escopo da organização | Os fatos são seus. Nada do que é aprendido em sua organização jamais será visível ou influenciado por qualquer outra organização. |
| Verificação somente leitura | As sondagens são executadas através do seu próprio Agente de Rede com a mesma restrição de somente leitura que todas as consultas do Query Streams, sujeitas a limites rígidos de tempo e linhas. |
| Escotilhas de fuga por toda parte | Uma tabela excluída é uma preferência de roteamento, não uma barreira intransponível — ela sempre pode ser consultada explicitamente, e as consultas SQL que a referenciam recebem um aviso de redirecionamento amigável, nunca um erro. |
| Guarda-corpos | Limites de propostas por conversa, tetos de fatos por organização e limites compactos de tamanho por fato impedem o crescimento descontrolado ou o abuso de injeções imediatas. |
| Ligado por padrão, desligado com um único interruptor. | Funciona imediatamente, sem necessidade de configuração. Desative qualquer função nas Configurações — nada será apagado, e ao reativá-la, tudo será restaurado instantaneamente. |
Perguntas frequentes
Por que Nova não se lembrava do que eu lhe ensinei?
Uma informação incorreta pode prejudicar Nova para todos?
O processo de aprendizagem torna o Nova mais lento ou mais caro?
Quem pode ensinar e quem pode gerir o que foi ensinado?
O que acontece se desativarmos o aprendizado?
Ensine Nova uma vez. Beneficie-se para sempre.
Conecte sua fonte de dados, faça perguntas em linguagem simples e corrija o Nova como se estivesse corrigindo um analista iniciante — ele armazena tudo o que verifica. Gratuito para começar, sem necessidade de cartão de crédito.
Guias relacionados: Como a Nova AI aprende automaticamente o esquema do seu banco de dados | Texto para SQL com Nova AI | Análises baseadas em IA
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