Wissen mit Struktur statt statischer FAQ
Memory ist die typisierte Wissensschicht von nara: Schemas, Objekte und Beziehungen bilden einen Knowledge Graph, den Agenten während eines Support Falls gezielt durchsuchen und traversieren.

Woraus Memory besteht
Sechs Bausteine machen aus Dokumenten und Erfahrungswissen eine Wissensschicht, die Agenten operativ nutzen.
Schemas
Definieren, welche Wissenstypen es gibt: Fehlerbilder, Anleitungen, Produkte, Prozesse, Kundeninformationen. Mit klaren Feldern statt Freitext.
Objekte
Jeder Eintrag ist ein typisiertes Objekt mit definierten Feldern. Agenten rufen gezielt ab, statt in Textwüsten zu raten.
Beziehungen und Knowledge Graph
Objekte sind verknüpft: Symptom zu Ursache, Produkt zu Anleitung, Prozess zu Zuständigkeit. Agenten folgen diesen Kanten bis zur Lösung.
Embeddings
Semantische Suche findet relevantes Wissen auch dann, wenn Nutzer andere Worte verwenden als die Dokumentation.
Dokumentenimport
Bestehende Dokumente und Wissensartikel, etwa aus Confluence, werden importiert und in strukturierte, durchsuchbare Objekte überführt.
Artikelentwürfe
Wo Wissen fehlt, erzeugt nara Entwürfe für neue Wissensartikel. Ihr Team prüft und gibt frei, bevor etwas gilt.

Lebendiges Wissen
Die Plattform ist Teil des Graphen
Tickets, Geräte, Agenten und Tools werden als Objekte in Memory gespiegelt. Ein Agent verbindet so den aktuellen Fall mit dokumentiertem Wissen: Welches Gerät ist betroffen, welche Fälle gab es dazu, welche Anleitung hat zuletzt geholfen? Wissen bleibt nicht neben dem Support liegen. Es wächst mit jedem Fall.
Statische FAQ und nara Memory im Vergleich
Statische FAQ
nara Memory
Flacher Text, den nur exakte Suchbegriffe finden.
Typisierte Objekte mit Feldern, Beziehungen und semantischer Suche.
Kennt keine Zusammenhänge zwischen Problem, Produkt und Lösung.
Der Knowledge Graph verbindet Symptome, Ursachen, Anleitungen und Kontext.
Veraltet still, weil niemand die Lücken sieht.
Lückenanalyse und generierte Artikelentwürfe halten Wissen aktuell.
Bringen Sie Ihr Wissen in eine Form, die Agenten nutzen können.
Wir zeigen, wie bestehende Dokumentation zu Memory Objekten wird und wie Agenten damit reale Fälle lösen.
