AIngleसिमेंटिक infrastructure
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पहली DAG सिमेंटिक दुनिया की।

अर्थ के साथ एक directed acyclic graph जो distributed ledger, graph database और edge computing को एक प्लेटफॉर्म में मिलाता है। हर लिंक हस्ताक्षरित है — intelligent applications के लिए एक सत्यापन योग्य इतिहास।

1.ª दुनिया की सिमेंटिक DAG·<1MB Edge नोड (IoT)·3 APIs · REST·GraphQL·SPARQL
GitHub पर देखेंक्षमताएँ देखें
firmado ✓ ed25519[Subject] → [Predicate] → [Object]

अर्थ और हस्ताक्षर के साथ एक ग्राफ

◇AIngle क्यों

न database, न blockchain। कुछ नया।

Legacy सिस्टम काफी नहीं हैं

IoT, real-time compliance और intelligent automation पारंपरिक databases को पछाड़ देते हैं।

Databases धीमे हैं; blockchains, भारी

कुछ संदर्भ नहीं समझते; अन्य scale नहीं होते। और कस्टम समाधान silos बनाते हैं।

डेटा, लॉजिक और गोपनीयता, अलग-अलग

हर layer अपने सिस्टम में। एकीकरण और ऑडिटिंग महंगी और नाज़ुक हो जाती है।

◇समाधान

ज्ञान से compliance तक, edge पर।

Deep Context

संस्थागत ज्ञान संरक्षित करता है: architecture निर्णय, code का कारण और इसके सिमेंटिक संबंध, हमेशा के लिए खोजने योग्य।

Semantic Compliance

Real-time AML/KYC: sanctions सूचियों की निगरानी करता है, graph analysis से छिपे नेटवर्क का पता लगाता है और एक अपरिवर्तनीय trail छोड़ता है।

Edge Intelligence

IoT बिना समझौते के: <1MB डिवाइसों पर sub-second निर्णय, gossip P2P और embedded intelligence के साथ।

◇क्षमताएँ

एक unified प्लेटफॉर्म, टुकड़ों का stack नहीं।

सिमेंटिक ग्राफ इंजन
SPARQL queries के साथ नेटिव graph database। जटिल संबंधों को मॉडल करें और बाहरी dependencies के बिना connections में चलें।
Zero-knowledge गोपनीयता
डेटा प्रकट किए बिना तथ्य साबित करें: Schnorr, Pedersen commitments और Bulletproofs एकीकृत।
Kaneru — multi-एजेंट
स्वायत्त निर्णयों के लिए reinforcement learning (Q-Learning, SARSA, TD) के साथ multi-agent execution system।
Unified API
एक interface, तीन प्रोटोकॉल: REST, GraphQL और SPARQL। Cortex API आपकी ज़रूरत के अनुसार adapts करती है।
Smart contracts
Rust DSL WASM में compiled। Typed, isolated और deterministic execution: ऐसा logic deploy करें जो कहीं भी चले।
Real-time Visualization
Interactive D3.js पैनल: अपनी DAG को evolve होते देखें, filter करें, खोजें और system को visually analyze करें।
◇Grounded Retrieval

उद्धरण, provenance और प्रमाण.

AIngle आपके दस्तावेज़ों को cited और provenance-anchored संदर्भ में बदलता है। हर retrieved fragment उस DAG के हस्ताक्षरित action से जुड़ा है जिसने इसे रिकॉर्ड किया — end-to-end auditable। और हर जवाब एक grounding:

grounded

grounded

मज़बूत समानता और पर्याप्त corroborating स्रोत — जवाब अच्छी तरह समर्थित है।

weak

weak

प्रासंगिक material है, लेकिन corroboration threshold से नीचे — सावधानी के साथ जवाब दें।

ungrounded

ungrounded

कोई स्रोत समर्थन नहीं करता — स्रोत कोई जवाब नहीं देते।

MCP द्वारा उजागर: aingle_ingest · aingle_ground · aingle_sources

◇Production के लिए तैयार

उच्च उपलब्धता और consensus।

Raft consensus के साथ multi-node cluster: सभी nodes पर replicas, fault-tolerant durability और nodes के बीच TLS encryption।

  • Raft Consensus
  • Write-Ahead Log
  • Streaming Snapshots
  • नोड्स के बीच TLS
  • Quorum Reads
◇इसे एकीकृत करें

आधिकारिक SDKs + MCP।

अपनी पसंदीदा प्रोग्रामिंग भाषा से AIngle जोड़ें, या Model-Context-Protocol के माध्यम से Claude से इसे plug करें।

  • JavaScript / TypeScript
  • Python
  • Go
  • Swift
  • Kotlin
  • MCP
Dual: Apache-2.0 + Commercial

सत्यापन योग्य infrastructure पर बनाएं।

व्यक्तिगत उपयोग, शिक्षा और अनुसंधान के लिए मुफ्त। Commercial उपयोग के लिए हम हर मामले का मूल्यांकन करते हैं — अपना बताएं और हम सही fit खोजेंगे।

GitHub पर देखेंCommercial लाइसेंस