एआई और विसंगतियाँ

मॉडल प्रोजेक्ट के लिए तीन जगह काम करता है: डिटेक्शन जो बताता है कि इवेंट कब बेसलाइन से हटा, प्रस्ताव जो बताते हैं कि देखे हुए का क्या किया जाए, और Ask जो सवाल को क्वेरी में बदलता है। कोई अकेले काम नहीं करता: प्रस्ताव तभी असल बनता है जब कोई व्यक्ति मंजूर करे।

At a glance

Detection: Daily counts against a fourteen-day baseline
Proposals: Origin, rationale, and a recorded human decision
Ask: Question to query, query kept on screen
Model: Chosen by the plan, per tier
Auth: Access token; nothing executes unapproved

डिटेक्शन दैनिक गिनती की तुलना चौदह दिन की बेसलाइन से करता है; विचलन अंकगणित है, राय नहीं।
हर प्रस्ताव अपना मूल और तर्क रखता है, और उसका निर्णय निर्णयकर्ता के साथ दर्ज होता है।
Ask की अनूदित क्वेरी स्क्रीन पर रहती है; कौन सा मॉडल जवाब देगा यह प्लान का चुनाव है।

यह कैसे काम करता है

Detection is arithmetic over the warehouse: a day whose count deviates from the fourteen-day baseline past the threshold is an insight, marked as a spike or a drop. A deviation worth acting on, or a pattern in support threads, becomes a proposal: a cohort to build, a flag to add, a message to send, or a dashboard to create, each carrying what it saw and why it suggests what it does. Proposals queue in the Inbox until a person approves, edits or rejects them, and the decision is stored with its decider. Ask is the third piece: the model emits only the validated query language, never free SQL, and its translation stays on screen beside the answer. The broader model story, entitlements and safety posture live on the AI pillar.

इसे कहाँ से एक्सेस करें

Surface	Operation
REST	None
GraphQL	aiInsights, aiProposals, aiTranslateQuery, aiAnswer queries · approveProposal, editProposal, rejectProposal mutations
Realtime	aiProposals subscription: new proposals stream as they are raised
MCP	None

उदाहरण

Bash

curl "https://api.prodantix.com/graphql" \
  -H "Authorization: Bearer $ACCESS_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "query": "query ($p: String!, $e: String!, $f: String!, $t: String!) { aiInsights(projectId: $p, event: $e, from: $f, to: $t, threshold: 0.3) { bucket kind value baseline } }",
    "variables": { "p": "'$PROJECT_ID'", "e": "signup_completed", "f": "2026-08-01", "t": "2026-08-28" }
  }'

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