Strattum Knowledge Documentos, decisões, runbooks e respostas convergem numa base viva — versionada, governada e citável. Cada pergunta respondida pelo time não some no chat: volta como ativo indexado, pronto para a próxima decisão.
A diferença entre um repositório de documentos e uma camada de conhecimento está em três propriedades: ela cresce sozinha, mantém procedência e responde com fundamento. Strattum entrega as três.
Cada resposta validada pelo time é reabsorvida como fragmento indexado. A base não fica estática entre projetos — ela se aprofunda a cada ciclo de uso.
Toda resposta carrega citação ancorada no documento, na versão e no parágrafo de origem. Auditoria deixa de ser projeto trimestral e vira propriedade nativa.
ACL, classificação e retenção seguem a política do cliente. Quem não pode ler o contrato no SharePoint não acessa o trecho via Strattum — sem espelhamento de permissão, sem shadow IT.
A camada detecta contradição entre documentos, política desatualizada e lacuna de cobertura antes do usuário esbarrar nela. Qualidade da base vira métrica observável, não auditoria reativa.
Ingestão que respeita procedência, recuperação que respeita governança, composição que respeita o histórico de uso. O ciclo fecha em si mesmo.
Conectores oficiais leem SharePoint, Confluence, Drive, Notion, repositórios e bancos transacionais. Cada documento entra com metadados de origem, versão, autor e classificação preservados.
A camada combina busca vetorial, lexical e por grafo de entidades. Toda query passa pelo filtro de ACL antes do ranking — não depois.
Resposta validada pelo time vira fragmento indexado, vinculado às perguntas que a originaram. A base cresce com o uso, não com a próxima leva de ingestão manual.
RAG resolve a pergunta de hoje com o documento de ontem. Funciona para protótipo, trava em escala enterprise. A camada da Strattum trata a base como ativo vivo — com governança, procedência e composição contínua desde a origem.
| Dimensão | RAG Clássico | Strattum Knowledge |
|---|---|---|
| Modelo mental | Pipeline de recuperação | Camada de conhecimento versionada |
| Crescimento da base | Manual, por reingestão | Contínuo, por reabsorção de resposta |
| Procedência | Documento de origem | Documento, versão, parágrafo e autor |
| Permissão | Pós-filtro sobre resultado | Pré-filtro no índice por ACL herdada |
| Qualidade da base | Auditoria pontual | Lint contínuo de contradição e lacuna |
| Resposta validada | Some no histórico do chat | Vira fragmento indexado e citável |
| Multi-fonte | Concatenação de chunks | Grafo de entidades entre fontes |
| Operação | Notebook de ML | Plataforma com SLA e observabilidade |
Andrej Karpathy descreveu o destino dessa categoria como "LLM Wiki" — uma base que combina edição humana, contribuição automática do modelo e governança de página. É a arquitetura de referência para conhecimento corporativo na era de agentes. Strattum Knowledge é essa arquitetura, empacotada com ACL do cliente, deploy em VPC do cliente e auditoria que sobrevive a Comitê de Risco.
SharePoint, Confluence, Drive, Notion, Git, S3, bancos transacionais e ERPs. OAuth do tenant do cliente, sem credencial intermediária.
Recuperação densa, esparsa e por grafo de entidades, com reranking configurável por domínio. Sem fine-tuning obrigatório para entrar em produção.
Permissão herdada da fonte e aplicada antes do ranking. Permissão revogada na fonte sai do índice no ciclo seguinte, sem operação manual.
Toda resposta retorna com âncora no parágrafo, versão e documento. Click leva direto à fonte autoritativa, não a um resumo intermediário.
Documento revisado entra como nova versão, não substitui o anterior. Resposta antiga continua reproduzível para auditoria e investigação.
Detecção contínua de contradição entre fragmentos, política desatualizada e lacuna de cobertura. Qualidade da base vira métrica de plataforma.
Telemetria por pergunta, fragmento, fonte e usuário. Quais documentos sustentam quais decisões, com retenção configurável por classe de dado.
On-prem ou BYOC na nuvem do cliente. Dado não trafega para nuvem da Strattum. Modelo de inferência pluggável — Bedrock, Azure OpenAI, Vertex ou self-hosted.
Analistas consultam política, parecer técnico e jurisprudência interna numa única camada. Toda decisão de alçada carrega citação rastreável até o documento na versão vigente no dia da operação.
Procedimentos de manutenção, histórico de paradas e ajustes de processo permanecem disponíveis para o próximo turno e o próximo engenheiro. Conhecimento tácito do operador sênior vira fragmento indexado, citável e versionado.
Central e agências respondem ao associado com a mesma base de produto, regra de subscrição e procedimento operacional. Divergência entre regional e matriz vira alerta de lint, não reclamação no ouvidor.
Memory tem entidades e relações. Knowledge tem documentos. Juntos, contexto completo.
Conheça Memory Graph →
Skills usam Knowledge para responder perguntas que dependem de documentação interna.
Conheça Skills →
Cada acesso a documento sensível fica logado e respeita permissões da fonte original.
Conheça Governance →A camada é instalável na sua infraestrutura e entra em produção em semanas, não em trimestres. Comece pela fonte que já está madura no seu ambiente — SharePoint, Confluence, Drive ou repositório — e expanda no ritmo da operação.
