Prosessen for temporale agenter bygger på en enkel logikk.
Del opp inndataene
Begynn med et dokument, for eksempel et styrereferat eller en årsrapport. Del det opp i håndterbare deler, for eksempel innlegg fra hver taler eller avsnitt.
Trekk ut utsagn
Trekk ut tydelige, selvstendige utsagn fra hver del, for eksempel: «Selskap X er markedsledende.»
Merk typen
Faktum (objektiv sannhet)
Mening (subjektiv)
Prediksjon (prognose eller anslag)
Statisk (sant på et bestemt tidspunkt)
Dynamisk (kan endres over tid)
Atemporalt (tidløst faktum)
Forstå tidsaspektet
Agenten registrerer når utsagnet ble sant, og om nødvendig når det sluttet å være sant – altså når det ble ugyldig. Dette gjelder gyldigheten til informasjonen i utsagnet, som kan være forskjellig fra tidspunktet da utsagnet ble fremsatt eller publisert.
Se etter motsigelser (ugyldiggjøring)
Hvis et nytt utsagn motsier et gammelt, merkes den eldre oppføringen som utløpt og knyttes til den nye, i stedet for at den ugyldige informasjonen fjernes helt fra kunnskapsbasen.
Prosessen er både automatisert og sporbar, slik at du alltid kan undersøke nærmere hva som ble endret, og hvorfor.
Den gode nyheten? Du trenger ikke å bygge om hele systemet. Temporale agenter kan ofte integreres direkte i den eksisterende RAG- eller kunnskapsarkitekturen din.
Sentrale komponenter:
Semantisk oppdeling: Del råtekst inn i meningsfulle deler.
LLM-basert faktauttrekk: Bruk LLM-er til å identifisere fakta, finne datoer og merke hendelsestyper.
Temporal klassifisering: Bruk LLM-er til å klassifisere utsagn etter tid og fastslå hvilke tidsrom de er gyldige i.
Logikk for temporal ugyldiggjøring: Nye fakta kan automatisk oppdatere eller utløse eldre fakta – uten manuell versjonering.
Triplettbasert lagring: Ved bruk av kunnskapsgrafer eller grafdatabaser lagres hvert faktum som [Subjekt]–[Handling]–[Objekt] + [Starttid, sluttid].
Med riktig oppsett kan selv små team gå fra prototype til produksjon på noen uker. Du kan lage prototypen med de større modellene (GPT-4.1) og deretter gå over til raskere varianter (GPT-4.1-mini eller nano) når løsningen er stabil. Du finner en mer teknisk fordypning i OpenAIs Cookbook om temporale agenter med kunnskapsgrafer.
Nå har du fått på plass en tidsbevisst kunnskapsgraf og kan stole på dataene den inneholder. Hvordan kan du omsette dette robuste datagrunnlaget til forretningsverdi?
Det kan være krevende å hente ønsket informasjon fra store kunnskapsbaser. Agenter for flertrinnsinnhenting kan hjelpe med dette. Disse systemene kan navigere intelligent gjennom kunnskapsbasen ved hjelp av flere sammenkoblede spørringer for å finne informasjonen som er mest relevant for spørsmålet ditt.
Når systemet skaleres, blir det avgjørende å opprettholde effektiviteten og optimalisere ytelsen. Planleggere kan effektivisere innhentingen ved å rette de senere trinnene i prosessen mot det som er viktigst. Bedre søke- og analyseverktøy for kjernesystemet kan også gi gevinster og muliggjøre mer komplekse spørringer mot store kunnskapsgrafer uten tap av hastighet eller kvalitet.
Ved utrullinger med stort volum kan parallell navigering i grafen, mellomlagring av vanlige spørringsbaner samt ytterligere forbedring av prompter og finjustering øke ytelsen betydelig.
For deg som bygger en temporal agent, har vi publisert en fullstendig teknisk veiledning med åpen kildekode i OpenAI Cookbook om temporale agenter med kunnskapsgrafer. Den dekker alt fra uttrekkslogikk til flertrinnsresonnering, blant annet:
Komplett kode og arkitekturtegninger for prosessen
Veiledning om modeller og evalueringsstrategier
Beste praksis for å skalere fra prototype til produksjon
Temporale agenter endrer hvordan KI forstår verdenen din – ikke som statiske fakta, men som en levende fortelling i stadig utvikling.
Når beslutningene dine avhenger av når noe skjedde – ikke bare hva som skjedde – er det på tide å ta tidsdimensjonen med i betraktningen.
Og du trenger ikke å bygge det alene. Hvis du vil gjøre systemene dine mer kontekstbevisste, bedre rustet for beslutninger eller ganske enkelt bedre tilpasset virkeligheten, hjelper vi deg gjerne.