Découvrez Deeplinq pour l’AML

Des réponses fondées sur des preuves, pas des suppositions.

Transformez des fichiers, des sites Web et des feuilles de calcul en connaissances gouvernées. Deeplinq récupère uniquement les ensembles de données autorisés et renvoie les citations des passages derrière une réponse.

La réponse reste connectée à la source.

Les sources autorisées convergent au moment de la recherche. La réponse fournit des citations circonscrites, pas la promesse que le modèle se souvient correctement.

Preuve suffisante

  • Bibliothèque de politiques

    12 documents

  • Site Web approuvé

    84 pages

  • Tableau de référence

    4 820 lignes

Réponse

Réponse citée

3 passages ci-joints

Rendre les connaissances privées utilisables et responsables.

Le parcours de recherche préserve l’identité des sources, contrôle les contenus récupérés et refuse le traitement lorsque la fonction de connaissance est indisponible.

  1. 01

    Fondez chaque réponse

    Les réponses citent des extraits délimités des documents sélectionnés. Lorsque les preuves sont insuffisantes, l’agent le dit.

  2. 02

    Conserver les règles d’accès

    Les autorisations d’ensemble de données sont évaluées pour l’appelant. Un agent ne peut pas utiliser une source de connaissances à laquelle son utilisateur n’a pas accès.

  3. 03

    Travailler sur plusieurs formats

    Importez des documents, parcourez les sites web approuvés et interrogez les fichiers tabulaires au moyen d’une chaîne d’ingestion résiliente.

Le chemin des preuves reste visible.

Chaque étape conserve les identifiants nécessaires pour expliquer l’origine d’une réponse sans insérer le contenu du document dans le journal d’audit.

Registre de contrôleVérifié
Ensemble de données
Bibliothèque de politiques/accès en lecture
Ingestion
12 documents prêts, 1 en cours de traitement
Recherche
Ensembles de données sélectionnés uniquement
Contrôle
Les fragments récupérés ont respecté la politique
Réponse
3 citations délimitées jointes
Audit
Métadonnées de décision uniquement, pas de contenu

Une chaîne de traitement conçue pour résister aux contraintes des documents réels.

L’ingestion vérifie chaque étape, expose la progression du document et peut réessayer une ressource sans reconstruire l’intégralité de l’ensemble de données.

  • Ingestion de documents, de sites Web et de tableaux
  • Détection des modifications du hachage du contenu pour les pages analysées
  • Statut par ressource et réingestion vérifiable

Les conversations peuvent devenir un contexte durable et sourcé.

Deeplinq peut condenser les conversations en mémoires utilisateur et projet. Chaque fait conserve sa provenance et sa période de validité, et sa suppression suit celle de la conversation ou du projet source.

  • Backend de mémoire natif PostgreSQL et Weaviate
  • Désinscription de l’utilisateur et liste, ajout et suppression de contrôles
  • Flux de droit à l’oubli pour la conversation et la mémoire du projet

Appliquez ce socle de gouvernance à votre premier flux en production.

Nous cartographierons vos modèles, vos frontières de données, vos points d’approbation et vos exigences de preuve en une séance de travail.

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