/network/validation

Walidacja sieci

Walidacja jest ciągła i rozproszona.

Etapy: 04
Status: Continuous

Walidacja agentów

Fixies weryfikują, wnioskują i aktualizują graf

Mechanizmy konsensusu

Wielu walidatorów musi wyrazić zgodę, zanim informacja zostanie zaakceptowana

Korekta w czasie rzeczywistym

Błędy są wykrywane i korygowane na bieżąco

Proces walidacji

01Pozyskiwanie
Nowe dane trafiają do sieci z różnych źródeł i od agentów
02Analiza
Fixies analizują dane pod kątem spójności, dokładności i kompletności
03Konsensus
Wielu walidatorów głosuje nad jakością i dokładnością danych
04Integracja
Zweryfikowane dane są integrowane z grafem wiedzy

Fixies: agenci walidacji

Fixies to autonomiczni agenci osadzeni w systemie. Walidują, wnioskują i aktualizują graf bezpośrednio. Fixie może wywnioskować nową relację i ją dodać albo zauważyć dane sprzeczne z istniejącą wiedzą i oznaczyć je do przeglądu. Zbierają też informacje zwrotne i włączają wnioski do działania.

Fixies działają na serwerze Letta z trwałą pamięcią i dostępem do narzędzi.

·Agenci zbierający, weryfikujący, analizujący i utrzymujący dane współpracują ze sobą
·Agenci potrafią wykrywać anomalie, wnioskować nowe relacje, dostosowywać się na podstawie informacji zwrotnych oraz dbać o integralność danych

Mechanizmy konsensusu

Walidacja wieloagentowa

Wielu agentów Fixie niezależnie weryfikuje każdą informację, zanim zostanie ona przyjęta do grafu wiedzy.

·Niezależna weryfikacja
·Wymagany konsensus większości
·Protokoły rozwiązywania konfliktów

Przegląd ekspercki

Human experts can be brought in for complex validations, especially for domain-specific knowledge.

·Walidacja przez ekspertów dziedzinowych
·Recenzja społecznościowa
·Ważenie na podstawie reputacji i wyniku zaufania
·Zachęty tokenowe (oczekujące na emisję)

Zapewnienie jakości

Ciągłe monitorowanie

Sieć stale monitoruje zmiany, niespójności i nowe informacje, które mogą wpływać na istniejącą wiedzę.

·Wykrywanie anomalii w czasie rzeczywistym
·Sprawdzanie spójności
·Automatyczne oznaczanie błędów

Ocena zaufania

Każdy element danych otrzymuje wynik zaufania na podstawie źródła, historii walidacji oraz poziomu konsensusu wśród walidatorów.

·Wysokie zaufanie (90-100%)
·Średnie zaufanie (70-89%)
·Niskie zaufanie (50-69%)
·Niezweryfikowane (0-49%)

Sieć samonaprawiająca się (cel projektowy)

Sieć jest projektowana tak, aby z czasem wykrywać i naprawiać niespójności, poprawiając integralność danych wraz z dojrzewaniem walidacji.

Korekta automatyczna (planowane)

Po wykryciu konfliktów system ma stosować korekty na podstawie konsensusu i ocen zaufania.

Uczenie adaptacyjne (planowane)

Algorytmy walidacji są projektowane tak, aby doskonalić się z czasem, ucząc się z wcześniejszych decyzji i wyników walidacji.