AIngleโครงสร้างพื้นฐานเชิงความหมาย
AIngleAIngle

DAG แรก เชิงความหมาย ของโลก

กราฟวงจรโดยตรงที่มีความหมาย ผสานผสาน distributed ledger ฐานข้อมูลกราฟ และ edge computing ในแพลตฟอร์มเดียว ทุกลิงก์ถูกลงนาม — ประวัติที่ตรวจสอบได้สำหรับแอปพลิเคชันอัจฉริยะ

1.ª DAG เชิงความหมายแห่งแรกของโลก·<1MB โหนดขอบ (IoT)·3 APIs · REST·GraphQL·SPARQL
ดูบน GitHubดูความสามารถ
firmado ✓ ed25519[Subject] → [Predicate] → [Object]

กราฟที่มีความหมายและลายเซ็น

◇ทำไม AIngle

ไม่ใช่ฐานข้อมูล ไม่ใช่บล็อกเชน แต่เป็นสิ่งใหม่

ระบบเดิมไม่เพียงพอ

IoT การปฏิบัติตามข้อกำหนดแบบเรียลไทม์ และระบบอัตโนมัติอัจฉริยะเกินขีดความสามารถของฐานข้อมูลแบบดั้งเดิม

ฐานข้อมูลช้า; บล็อกเชนหนัก

บางส่วนไม่เข้าใจบริบท บางส่วนไม่สเกล และโซลูชันแบบกำหนดเองสร้าง silos

ข้อมูล ตรรกะ และความเป็นส่วนตัว แยกกัน

แต่ละชั้นในระบบของตัวเอง การรวมและการตรวจสอบมีค่าใช้จ่ายสูงและเปราะบาง

◇โซลูชัน

จากความรู้สู่การปฏิบัติตามข้อกำหนด บนขอบ

Deep Context

รักษาความรู้ขององค์กร: การตัดสินใจด้านสถาปัตยกรรม เหตุผลเบื้องหลังโค้ด และความสัมพันธ์เชิงความหมาย ค้นหาได้ตลอดไป

Semantic Compliance

AML/KYC แบบเรียลไทม์: ตรวจสอบรายชื่อคว่ำบาตร ตรวจจับเครือข่ายซ่อนเร้นด้วยการวิเคราะห์กราฟ และทิ้งร่องรอยที่เปลี่ยนแปลงไม่ได้

Edge Intelligence

IoT โดยไม่ประนีประนอม: การตัดสินใจภายในมิลลิวินาทีบนอุปกรณ์ขนาด <1MB พร้อม gossip P2P และ embedded intelligence

◇ความสามารถ

แพลตฟอร์มเดียวที่รวมทุกอย่าง ไม่ใช่ชุดชิ้นส่วน

เอนจินกราฟเชิงความหมาย
ฐานข้อมูลกราฟดั้งเดิมพร้อมการค้นหา SPARQL สร้างแบบจำลองความสัมพันธ์ซับซ้อนและข้ามการเชื่อมต่อโดยไม่มีการพึ่งพาภายนอก
ความเป็นส่วนตัวแบบ zero-knowledge
พิสูจน์ข้อเท็จจริงโดยไม่เปิดเผยข้อมูล: Schnorr, Pedersen commitments และ Bulletproofs ในตัว
Kaneru — multi-agent
ระบบดำเนินการ multi-agent พร้อม reinforcement learning (Q-Learning, SARSA, TD) สำหรับการตัดสินใจอัตโนมัติ
API รวม
อินเทอร์เฟซเดียว สามโปรโตคอล: REST, GraphQL และ SPARQL Cortex API ปรับตัวตามความต้องการของคุณ
Smart contracts
DSL ใน Rust คอมไพล์เป็น WASM การดำเนินการแบบมีชนิด แยกส่วน และกำหนดแน่นอน: ใช้ตรรกะที่ทำงานได้ทุกที่
การแสดงผลแบบเรียลไทม์
แดชบอร์ด D3.js แบบโต้ตอบ: ดู DAG ของคุณพัฒนา กรอง ค้นหา และวิเคราะห์ระบบด้วยภาพ
◇การดึงข้อมูลที่มีรากฐาน

บริบทพร้อมการอ้างอิง ที่มา และ หลักฐาน.

AIngle แปลงเอกสารของคุณเป็นบริบทที่อ้างอิงและเชื่อมโยงกับที่มา ทุกส่วนที่ดึงมาเชื่อมโยงกับ DAG action ที่ลงนามที่บันทึกไว้ — ตรวจสอบได้ end-to-end และทุกคำตอบมีสัญญาณ ความน่าเชื่อถือ:

grounded

grounded

ความคล้ายคลึงสูงและแหล่งที่มาเพียงพอที่สนับสนุน — คำตอบมีรากฐานที่ดี

weak

weak

มีเนื้อหาที่เกี่ยวข้อง แต่ต่ำกว่าเกณฑ์การสนับสนุน — ตอบอย่างระมัดระวัง

ungrounded

ungrounded

ไม่มีแหล่งที่มาสนับสนุน — แหล่งที่มาไม่สามารถรองรับคำตอบได้

เปิดเผยผ่าน MCP: aingle_ingest · aingle_ground · aingle_sources

◇พร้อมสำหรับการผลิต

ความพร้อมสูงและฉันทามติ

คลัสเตอร์หลายโหนดพร้อมฉันทามติ Raft: การจำลองข้ามทุกโหนด ความทนทานต่อความผิดพลาด และการเข้ารหัส TLS ระหว่างโหนด

  • ฉันทามติ Raft
  • Write-Ahead Log
  • Snapshots ผ่าน streaming
  • TLS ระหว่างโหนด
  • การอ่านด้วย quorum
◇รวมเข้าด้วยกัน

SDK อย่างเป็นทางการ + MCP

เชื่อมต่อ AIngle จากภาษาที่คุณชอบ หรือเสียบเข้า Claude ผ่าน Model-Context-Protocol

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

สร้างบนโครงสร้างพื้นฐานที่ตรวจสอบได้

ฟรีสำหรับการใช้ส่วนตัว การศึกษา และการวิจัย สำหรับการใช้เชิงพาณิชย์ เราประเมินแต่ละกรณี — บอกเราเกี่ยวกับกรณีของคุณและเราจะหาทางที่เหมาะสม

ดูบน GitHubสัญญาอนุญาตเชิงพาณิชย์