> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://strattumai.mintlify.site/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Conceitos-chave > Os termos centrais da plataforma — contexto, entidade, grafo, ontologia, Medallion e GraphRAG — com uma definição direta e um exemplo para cada um. Esta página define os termos que aparecem no resto da documentação. Cada um traz uma definição direta e um exemplo concreto. Use como referência ao ler os guias de Memory, Knowledge e Data Catalog. Para uma visão de tabela rápida: | Termo | Definição em uma linha | | ------------------ | ---------------------------------------------------------------------- | | Contexto | Informação estruturada que o agente recebe antes de decidir | | Entidade | Um objeto de negócio rastreado — cliente, empresa, contrato, associado | | Grafo de entidades | Nós (entidades) e arestas (relações) armazenados no FalkorDB | | Camadas Medallion | Organização dos dados em `raw/`, `clean/` e `semantic/` | | Ontologia | Definição de quais tipos de entidade e atributos o Memory rastreia | | Entity Resolution | Descobrir que registros de fontes diferentes são a mesma entidade | | GraphRAG | Expansão de contexto navegando as relações no grafo | | Conector | A ligação entre a plataforma e uma fonte de dados | | Workspace Git | Repositório que versiona todas as configurações da plataforma | *** ## Contexto Informação estruturada, atualizada e citável que o agente recebe antes de responder. É o produto central da Strattum: a plataforma não gera a resposta, ela monta o contexto que torna a resposta correta. Exemplo: em vez de "Maria Silva, plano Growth", o contexto entrega o perfil consolidado com contratos ativos, tickets recentes, data de renovação e a rede da empresa dela. *** ## Entidade Um objeto de negócio relevante para a sua operação e rastreado pelo Memory. Pode ser um cliente, uma empresa, um contrato, uma oportunidade ou um associado. Exemplo: "Maria Silva" é uma entidade do tipo Pessoa; "TechCorp" é uma entidade do tipo Empresa; o contrato Growth entre as duas é uma terceira entidade. *** ## Grafo de entidades A estrutura em que os perfis resolvidos são armazenados, no FalkorDB. **Nós** são as entidades e **arestas** são os relacionamentos entre elas. Cada entidade também tem uma timeline de eventos em ordem cronológica. Exemplo: Maria `TRABALHA_NA` TechCorp, e TechCorp `TEM_CONTRATO` Growth. A timeline de Maria lista os tickets, interações e reuniões conectados a ela. *** ## Camadas raw, clean e semantic (Medallion) A forma como o Data Catalog organiza os dados, em três camadas lógicas que se constroem uma sobre a outra. | Camada | O que contém | | ----------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | `raw/` | Dados imutáveis, exatamente como chegaram da fonte. Serve para auditoria e reprocessamento. | | `clean/` | Dados normalizados, deduplicados e com chaves padronizadas (CPF, CNPJ, email). Alimenta Memory, Knowledge e as Skills. | | `semantic/` | Data marts pré-agregados via dbt (opcional). Métricas calculadas para consulta analítica. | Exemplo: um email chega em `raw/` como veio do CRM; em `clean/` aparece em minúsculas e sem espaços; em `semantic/` pode alimentar uma tabela como `fct_receita_por_cliente`. *** ## Ontologia A definição de quais tipos de entidade o Memory deve extrair, consolidar e rastrear, e quais atributos cada tipo carrega. Sem ela, o Memory não sabe o que procurar nas fontes. Mora em um único arquivo versionado, o **graph\_mapping.yaml**. Exemplo: uma ontologia de fintech define os tipos Tomador, Operação, Garantia e Cobrança, com atributos como CPF/CNPJ, score de crédito e histórico de pagamentos por Tomador. *** ## Entity Resolution O processo que descobre que registros de sistemas diferentes se referem à mesma entidade. Combina matching determinístico (CPF, CNPJ, email normalizado, telefone) com matching probabilístico (comparação fuzzy de nome e endereço) para os casos restantes. Exemplo: "M. Silva" na tabela de leads, "Maria Silva ([mari@emp.com](mailto:mari@emp.com))" no CRM e o número `+552199990000` no WhatsApp são consolidados em um único perfil. *** ## GraphRAG A expansão de contexto que navega as relações do grafo, em vez de olhar só uma entidade isolada. A profundidade da expansão é configurável por request — sem saltos, vizinhos diretos ou vizinhos dos vizinhos. Exemplo: um lookup simples devolve os dados de Maria; com GraphRAG, o contexto inclui a empresa dela, os contratos ativos da empresa e os tickets abertos pelos colegas no mesmo módulo. *** ## Conector A ligação entre a plataforma e uma fonte de dados. Cada conector faz ingestão incremental de uma origem (banco de dados, CRM, API, documentos) para dentro do Data Catalog. Exemplo: o conector HubSpot traz deals e contatos; o conector PostgreSQL traz as tabelas do sistema de originação de crédito. *** ## Workspace Git O repositório Git que armazena todas as configurações da plataforma do cliente — ontologias, transformations, templates de contexto e skills. Versionar em Git dá histórico, rollback e revisão via Pull Request antes de aplicar cada mudança. Exemplo: a ontologia `config/memory/graph_mapping.yaml` e as configs de conector em `config/connectors/` vivem nesse repositório e passam por review antes de entrar em produção. *** ## Próximos passos Veja como as três camadas se encaixam na plataforma completa. Entenda o grafo de entidades e o Entity Resolution na prática. Explore as camadas Medallion no data lake on-premise. Defina quais entidades e atributos o Memory deve rastrear.