トークンを減らし、誤答も減らす

はい。数百の企業システムに直接接続できるほか、外部公開を前提としていないシステムにも、オンプレミス向けのリバーストンネルを通じてアクセスできます。ファイアウォールでインバウンドのポートを開ける必要はありません。

キャッシュは、AI からのクエリ負荷を吸収するための仕組みです。応答が遅い API やレート制限のある API でもリクエストが滞らず、実行済みの呼び出しに二重で課金されることもありません。キャッシュが置き換えるのは、本来なら別途構築が必要になる ETL パイプラインです。データの正となるソースシステムを置き換えるものではありません。クエリは引き続きシステムに対してリアルタイムに実行され、キャッシュもシステムから更新されるため、古いコピーが使われることはありません。

いいえ。コネクタは、カスタムオブジェクト、項目、関係性を最初から理解しています。データモデリングは、重要な要素を一度定義しておくための機能です。すでに動いている仕組みをさらに改善するものであり、利用開始の前提条件ではありません。

結合、集計、フィルタリングはコネクティビティレイヤーで実行されます。そのため、モデルが受け取るのは生のデータセットではなく、回答済みの結果です。大規模なデータセットの分析では、トークンコストを最大 60% 削減できます。大容量ファイルは、コンテキストウィンドウの外ですべて処理されます。

両方に対応しています。すべてのコネクタが読み取りと書き込みをサポートしているため、エージェントはクエリに使うのと同じガバナンスの効いたレイヤーを通じて、レコードの更新、受注の作成、アクティビティの記録を行えます。その際も、同じポリシーとデータリネージが適用されます。

はい。すべてのデータモデルが完全なデータリネージを保持しているため、回答を元の項目やシステムまでたどれます。AI にとっても、回答を承認する担当者にとっても安心です。