GQUERIESGROUNDING

Memória fundamentada para IA em produção

Transforme respostas de IA em
confiança do cliente.

Dê à sua IA uma memória que ela possa defender: contexto persistente, evidência autorizada e uma fronteira fail-closed antes que alegações sem suporte cheguem aos clientes.

Comprove com 1.000 queries ↗Veja a fronteira em ação

R$ 99 uma vez · 1.000 queries · sem assinatura · reader BYOK

grounding.query

01query.accepted12 ms

02memory.retrieved8 candidates

03policy.authorized3 evidence

04claims.validated6 / 6

DELIVERprovenance_complete: true
Limitado por evidências Isolado por namespace Independente de reader Entrega fail-closed
18/18controles determinísticos aprovadosManifesto congelado de modos de falha
45/45entregas inseguras contidasReplay do reader · zero escapes
2Korçamento de tokens de evidênciaProtocolo de avaliação congelado
~311 msmédia de query aquecidaPerfil hospedado medido

Suíte final de segurança

O reader pode falhar.
A fronteira não.

O sucesso do reader varia por tarefa. A contenção do Bridge é medida separadamente.

Aplicação de segurança Qualidade da resposta Transferência de feedback
Bridge enforcement
Failure modes passed18 / 18
Unsafe output contained45 / 45
Reader outcomes
Matrix safe delivery26 / 86
Transfer baseline8 / 258
Transfer after feedback56 / 258
Language modes safe26 / 45
Feedback routing
Semantic activation175 / 258
Rank 1 after feedback258 / 258

Avaliação congelada · orçamento de 2K tokens de evidência · resultados do reader dependem do integrador

Resultado de recuperação concluído

A evidência certa.
Não todo o histórico.

Em 979 perguntas congeladas de suporte, ASM-CM + Bridge 8.1 entregou 93,6% de Recall@5 e score diagnóstico de resposta de 66,5%, enviando cerca de 1,09K tokens de entrada por pergunta ao reader.

Leia os resultados medidos →
Frozen support benchmarkMultiWOZ
ReaderQwen3 14B · 979 questions
System
Recall@5
Diagnostic answer score
Reader input / question
ASM-CM + Bridge
93.6%
66.5%
1.09K
Vector RAG
70%
49.7%
2.04K
BM25
75.9%
56.8%
2.20K
Protocol-scoped results. Quality depends on workload, reader and retrieval profile; the Bridge is measured separately as the delivery boundary.

ASM compact vs. lexical RAG

Estruturar o estado do agente mudou a curva de qualidade–contexto.

At 100 distractors and top-K 10, ASM compact reached a 75% diagnostic answer score with about 2.2K p95 reader-input tokens. BM25 reached 45% with about 4.6K.

At 1,000 distractors, ASM compact held 50%; BM25 ranged from 30% to 40% across the measured K values.

Paired distractor sweepMultiWOZ 2.2
ReaderQwen3 14B · 20 questions · top-K 10
System
100 distractors · answer
100 · context p95
1,000 distractors · answer
1,000 · context p95
ASM compact
75%
≈ 2,242
50%
≈ 2,182
RAG BM25
45%
≈ 4,665
40%
≈ 4,686
52% fewer context tokensASM compact vs. BM25 at 100 distractors and top-K 10, with a 30-point higher diagnostic answer score.
Same documents, questions, reader and K. Diagnostic, protocol-scoped answer score; p95 reader-input tokens per question. K=5, 10, 20 measured.
O que isso sustenta

Para memória de agentes, selecionar e estruturar estado pode importar mais do que recuperar continuamente mais documentos. Este piloto controlado de 20 perguntas motiva a hipótese; não estabelece superioridade universal sobre RAG.

O que o sistema protege

22 classes de falha.
Um modelo de ameaças.

The matrix organizes the documented risks across feedback, retrieval, authorization, delivery and lifecycle. It is a threat taxonomy—not a fabricated 22-test denominator.

Measured evidence: 18/18 deterministic controls passed, and 45/45 unsafe deliveries were contained across nine bounded language scenarios. Reader quality remains a separate metric.

01 Protocol mapped

Feedback integrity

Corrections improve retrieval without silently becoming source truth.

  • Incorrect feedback and revocationCovered
  • Malicious feedbackCovered
  • Stale corrections and temporal supersessionCovered
  • Accumulated and contradictory feedbackCovered
  • Feedback-ledger scale and false positivesCovered
  • Self-referential validation loopsCovered
02 Protocol mapped

Semantic retrieval

The system distinguishes retrieval failures from grounding failures.

  • False semantic activationCovered
  • Legitimate ambiguityCovered
  • Cross-language feedback transferCovered
  • Ellipsis and indirect referencesCovered
  • Missing correct retrieval candidateCovered
  • Transfer to previously unseen paraphrasesCovered
  • Repeated failures across retrievers and context budgetsCovered
03 Protocol mapped

Grounded delivery

Retrieved evidence must actually support the claims being delivered.

  • Correct evidence followed by an incorrect answerCovered
  • Valid citations covering unsupported claimsCovered
  • Partially grounded answersCovered
  • Conflicting authorized evidenceCovered
  • Grounded-delivery improvement after validated feedbackCovered
04 Protocol mapped

Isolation and lifecycle

Authority, deletion and operational behavior remain explicit boundaries.

  • Cross-namespace leakageCovered
  • Memory deletion, feedback invalidation and snapshot reconstructionCovered
  • Prompt injection stored inside memoryCovered
  • Token usage, latency, API cost and isolation behaviorCovered

A camada de grounding

Recuperação é útil.
Evidência é defensável.

O GQueries transforma recuperação de memória em uma rota controlada de entrega. Seu reader pode mudar. O contrato de evidência não.

01

Registrar

Eventos canônicos permanecem sob sua autoridade.

02

Recuperar

ASM-CM, BM25 e recuperação vetorial trabalham em uma única rota.

03

Autorizar

Namespace e labels restringem cada candidato.

04

Fundamentar

Saídas sem suporte são bloqueadas antes da entrega.

Uma fronteira clara

Traga qualquer reader.
Mantenha uma fonte de verdade.

The reader is an integration choice. GQueries owns the harder boundary: canonical memory, retrieval provenance, policy enforcement and grounding.

Discuta a arquitetura →
YOUR STACKREADER
↓
GQUERIES GROUNDING BRIDGE
  • Authorized evidence
  • Claim validation
  • Feedback ledger
↓
CANONICAL MEMORYYOUR DATA

Feito para sistemas voltados ao cliente

Memória útil.
Consequências controladas.

Use GQueries when remembered context can improve the experience—and an invented, stale or cross-account claim can damage it.

01

Suporte ao cliente

Mantenha o histórico da conta útil sem permitir que memória obsoleta ou não autorizada influencie a resposta.

Menos respostas sem suporte
02

Agentes de comércio

Recupere preferências e decisões anteriores preservando limites de tenant, namespace e evidência.

Personalização mais segura
03

Copilotos internos

Ofereça contexto organizacional durável com citações e abstenção explícita quando faltarem evidências.

Assistência auditável

Um primeiro passo pequeno e mensurável

Comprove em sua stack por R$ 99.

Run a bounded proof of concept before choosing a production plan. Bring your reader key; we provide the grounded-memory boundary.

  • 1,000 grounding queries
  • 30 days
  • One namespace · concurrency 1
  • No renewal or overage
Test PlanR$ 99one-timeView the plan →

Checkout activates after commercial review.

Construído para consequências

Infraestrutura de IA deve saber quando parar.

01

Minimum disclosure

Only evidence needed for the current decision crosses the boundary.

02

Explicit authority

Models suggest. Policies, namespaces and canonical state decide.

03

Reversible feedback

Corrections improve ranking without contaminating source memory.

Antes de começar

Fronteiras claras.
Sem custo oculto do reader.

Preciso substituir meu reader atual?

Não. Seu reader permanece BYOK. O GQueries atua antes da entrega e controla memória, recuperação, evidência autorizada e grounding.

O que conta como uma query de grounding?

Uma avaliação de grounding concluída consome um crédito, incluindo rejeição segura ou abstenção. Uma falha interna da plataforma devolve o crédito reservado.

O Plano de Teste renova automaticamente?

Não. É uma prova de conceito única com 1.000 queries e validade de 30 dias. Não há renovação automática nem excedente.

O checkout já está disponível?

Sim. O Plano de Teste usa Stripe Checkout seguro. Planos de produção ainda exigem proposta comercial e revisão jurídica e fiscal final.

Comece pequeno. Meça tudo.

Dê à sua IA uma memória
que ela possa sustentar.

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