Động cơ tri thức Nexus của Pinecone cho các tác nhân AI đạt khả năng sẵn sàng chung

Pinecone đã đưa động cơ tri thức Nexus của mình vào khả năng sẵn sàng chung vào ngày 6 tháng 8 năm 2026, giới thiệu nó như một lớp nằm giữa dữ liệu độc quyền của doanh nghiệp và các tác nhân AI tiêu thụ nó – và phát hành kết quả chuẩn và số liệu sản xuất nội bộ để lập luận rằng lớp này, không phải mô hình, là nơi hiệu suất của tác nhân được giành chiến thắng.

Sản phẩm, đã vào giai đoạn xem trước công khai năm tuần trước, biên dịch các tài liệu và quy trình làm việc của công ty thành một lớp tri thức được quản lý, được cấu trúc trước, mà các tác nhân có thể truy vấn trong một cuộc gọi duy nhất, thay vì tái lập ngữ cảnh từ tài liệu thô trên mỗi yêu cầu. Nó được triển khai bên trong đám mây của khách hàng trên AWS, Google Cloud hoặc Azure, chạy trên bất kỳ mô hình nào mà khách hàng chọn – bao gồm cả mô hình mở – mà không có quyền truy cập của Pinecone vào dữ liệu, theo thông báo của công ty.

Yêu cầu cốt lõi của Pinecone là các tác nhân doanh nghiệp đạt đến trần tri thức trước khi đạt đến trần mô hình. Mô hình, trong khuôn khổ này, là một hàng hóa mà bất kỳ đối thủ cạnh tranh nào cũng có thể thuê; tài sản bền vững là tri thức của chính công ty, mà các ngăn xếp tác nhân thông thường tái tạo tốn kém trên mỗi cuộc gọi.

“Các tác nhân tiêu thụ token khi xử lý dữ liệu thô, vì vậy chi phí và độ trễ tăng lên trong khi độ chính xác vẫn thấp hơn mức nên có”, CEO của Pinecone Ash Ashutosh cho biết trong bản phát hành ra mắt. “Nexus đặt một động cơ tri thức vào đám mây của riêng bạn, tăng độ chính xác, giảm tổng chi phí chạy AI và giữ cho các chuyên gia của bạn định hình cách các tác nhân hoạt động.”

Kết quả chuẩn trên τ-Knowledge của Sierra

Bằng chứng nổi bật của Pinecone là một lần chạy trên τ-Knowledge, một chuẩn mở từ Sierra đánh giá các tác nhân trên các nhiệm vụ hỗ trợ khách hàng đòi hỏi tri thức – lý luận đa bước trên một cơ sở tri thức tài chính với 698 tài liệu, tuân thủ chính sách nghiêm ngặt và sử dụng công cụ phối hợp, được đánh giá dựa trên việc tác nhân có đưa hệ thống cơ bản đến trạng thái cuối cùng chính xác hay không, thay vì dựa trên chất lượng hội thoại.

Theo bài viết kỹ thuật của Pinecone, GPT-5.5 với một lớp tri thức Nexus đã giải quyết được 47,4% nhiệm vụ, điểm số cao nhất trên chuẩn, so với 46,4% đối với GPT-5.5 một mình – giữ độ chính xác gần như không đổi trong khi giảm chi phí mỗi nhiệm vụ xuống 77%. GPT-5.2 với Nexus đã đạt được 36,1% so với 32,2% không có hỗ trợ, một lợi ích tương đối về độ chính xác là 12% với chi phí thấp hơn 80%. Cơ chế này thể hiện trong số lượng cuộc gọi: số lượng cuộc gọi công cụ của GPT-5.2 trên mỗi nhiệm vụ giảm từ 42,5 xuống 17,7 và số lượng cuộc gọi mô hình từ 81,7 xuống 42,6, điều mà Pinecone cho là cách một nhiệm vụ có giá 1,45 đô la trở thành một nhiệm vụ có giá 0,53 đô la.

Đây là những lần chạy của chính Pinecone, được gửi đến bảng xếp hạng của Sierra, và đáng được đọc như các số liệu do nhà cung cấp báo cáo. Chuẩn này thực sự khó khăn: kết quả được xuất bản của Sierra cho thấy cấu hình tốt nhất chỉ đạt được khoảng tỷ lệ vượt qua 26% trên lĩnh vực tri thức, khó hơn 3 đến 4 lần so với các lĩnh vực khác của chuẩn.

Điều mà hàng đợi hỗ trợ của Pinecone cho thấy

Thông tin tiết lộ không thường xuyên hơn là Pinecone đã chạy Nexus sau tác nhân hỗ trợ khách hàng của mình bắt đầu từ ngày 17 tháng 7 năm 2026, và xuất bản số liệu trước và sau. Tỷ lệ phần trăm của các vé nhập cảnh mà tác nhân giải quyết mà không cần sự can thiệp của con người đã tăng từ 24,6% lên 55,1%, theo công ty.

Trong giai đoạn xem trước công khai năm tuần, khách hàng đã tạo 300 ngữ cảnh tri thức, biên dịch 3,5 triệu mảnh dữ liệu thô thành khoảng 26.000 hiện vật tri thức có cấu trúc, có thể truy vấn được trên các tập hợp dữ liệu bao gồm cơ sở tri thức hỗ trợ, hợp đồng pháp lý, hồ sơ tài chính và bản ghi cuộc gọi.

Nexus hoạt động như thế nào

Nexus thay thế vòng lặp thu hồi-đánh giá-thu hồi lại của các mô hình tạo tăng cường truyền thống bằng một bước biên dịch. Một chuyên gia về chủ đề – không phải là một nhóm dữ liệu trung tâm – viết một Manifest mô tả các thực thể, mối quan hệ và hình dạng câu trả lời mà công việc của họ yêu cầu. Nexus sau đó biên dịch cơ sở dữ liệu thô chống lại cấu trúc đó thành một lớp tóm tắt, trích xuất có cấu trúc và một đồ thị thực thể-mối quan hệ, và các tác nhân truy vấn nó thông qua KnowQL, một ngôn ngữ truy vấn khai báo trả về một câu trả lời có kiểu, được trích dẫn trong một cuộc gọi. Đặc tả KnowQL được xuất bản tại spec.knowql.org.

Quản lý được tích hợp vào lớp này thay vì được yêu cầu trong một lời nhắc: kiểm soát truy cập cấp trường, trích dẫn cấp trường, điểm số tin cậy, gắn thẻ PII tại quá trình nhập, và nguồn gốc trở lại các tài liệu nguồn. Lớp tri thức biên dịch được có thể tải xuống, điều mà Pinecone định vị là một bảo đảm không bị khóa. Cách tiếp cận này đánh dấu một sự khác biệt so với truy hồi vector mà Pinecone đã xây dựng tên tuổi của mình – thu hồi mảnh hàng đầu-K loại bỏ các mối quan hệ giữa các sự kiện, công ty cho biết, chính xác là những gì các nhiệm vụ đòi hỏi tri thức phụ thuộc vào.

Chi tiết nhỏ

Các điều khoản ra mắt mang theo các ranh giới mà một người mua muốn lưu ý. Nexus chạy BYOC – mang đám mây của riêng bạn – với khách hàng cung cấp thông tin đăng nhập mô hình và các cuộc gọi suy luận đi từ đám mây của khách hàng đến nhà cung cấp mà họ chỉ định. Nó nằm trong nền tảng Pinecone rộng lớn hơn, sử dụng cơ sở dữ liệu Pinecone làm nền tảng thu hồi của nó, vì vậy nó là một bổ sung cho một khu vực Pinecone chứ không phải là một sản phẩm độc lập. Pinecone chưa xuất bản giá Nexus cùng với thông báo GA; công ty chỉ đạo người mua đến một cuộc trò chuyện mua sắm tiêu chuẩn.

Khung cạnh tranh mà Pinecone vẽ ra là chống lại hai lựa chọn thay thế: RAG tác nhân, tái tạo ngữ cảnh cho mỗi truy vấn, và các ontology doanh nghiệp trung tâm – công ty đặt tên cho cách tiếp cận mô hình hóa toàn bộ doanh nghiệp của Palantir và Microsoft (MSFT ) – mà nó cho rằng sẽ suy giảm từ ngày chúng được vận chuyển vì những người làm việc không duy trì chúng.

Pinecone, mà người sáng lập và nhà khoa học trưởng Edo Liberty đã trước đây mô tả cơ sở dữ liệu vector của công ty như một cơ sở hạ tầng cho khán giả nhà phát triển, đang định vị lại Nexus rõ ràng hướng đến các chuyên gia kinh doanh đang thúc đẩy việc áp dụng AI doanh nghiệp – các nhà phân tích tài chính, người dướiwriting, luật sư và các đội dịch vụ khách hàng. Nexus có sẵn để đánh giá, thử nghiệm và mua từ ngày 6 tháng 8 năm 2026, với một phiên bản thử nghiệm được cung cấp thông qua trang sản phẩm.