Moteur de contexte
Comment Orbit transforme une intention en paquet de contexte minimal, sourcé et autorisé.
Pipeline de récupération
Comprendre l’intention
Identifier tâche, entités, temporalité et niveau de précision requis.
Déterminer le scope
Appliquer utilisateur, client, Brain, Espaces, permissions et politiques.
Générer des candidats
Recherche lexicale, vectorielle, relationnelle et signaux structurés.
Reranker
Combiner pertinence, importance, fraîcheur, confiance, contradictions et coût CU.
Réconcilier
Détecter doublons, contradictions et informations remplacées.
Compresser
Réduire le contexte tout en conservant les faits et provenance utiles.
Livrer
Construire un Context Pack borné avec métadonnées et budget CU.
Scoring conceptuel
Le scoring doit rester configurable et observable. Une forme possible :
score =
semantic_relevance
× permission_gate
× freshness_factor
× confidence_factor
× importance_factor
× contradiction_penalty
× redundancy_penalty
Le coût CU agit ensuite comme contrainte de sélection.
Déterminisme et audit
Chaque Context Pack devrait enregistrer :
- version du moteur ;
- requête normalisée ;
- mémoires candidates ;
- scores principaux ;
- filtres de permission ;
- compression appliquée ;
- CU consommés.
Cela permet d’expliquer pourquoi une information a été fournie.