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# Ontologia — como funciona e como atualizar

> O que é a ontologia do Memory, como você atualiza quando o negócio muda e qual o nível de dependência do time da Strattum.

A ontologia é o schema do grafo de entidades do Memory: quais tipos de coisa existem no seu negócio (nós), como elas se relacionam (arestas) e de qual tabela `clean/` cada tipo é populado.

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## Como funciona

A ontologia mora em um único arquivo YAML, o `graph_mapping.yaml`, versionado no seu [Workspace Git](https://docs.strattum.ai/getting-started/configuration.md#passo-1--workspace-git). Ele descreve três coisas:

* **Nós** — os tipos de entidade (Cliente, Contrato, Produto, Associado)
* **Arestas** — os relacionamentos entre eles (Cliente `TEM_CONTRATO` Contrato)
* **Origem** — de qual tabela da camada `clean/` do Data Catalog cada tipo vem, e qual coluna é a chave de identidade

Quando a ontologia é ativada, a plataforma cria os labels de nó no grafo (FalkorDB) e o Memory Worker passa a ler as tabelas `clean/` indicadas para popular nós e arestas. A partir daí, cada entidade consolidada aparece no Console em **Memory → Entities**.

Para começar, o Console oferece perfis-base por tipo de operação (SaaS B2B, Fintech, Cooperativa de Crédito) em **Memory → Configuration**. Você parte de um desses e ajusta.

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## E se eu precisar atualizar

Atualizar a ontologia é o caso comum: o negócio ganha um tipo de entidade novo, um atributo passa a importar, um relacionamento muda. O fluxo de ativação tem três etapas, com histórico de versão:

**1. Salvar o rascunho**

Edite o `graph_mapping.yaml` (via Console ou direto no Git) e salve. O rascunho não entra em produção sozinho — fica com `is_current: false`.

**2. Validar**

A plataforma valida o YAML antes de aplicar. Se um nó aponta para uma tabela que não existe ou um campo está errado, a validação reprova e aponta onde.

**3. Ativar**

Ao ativar, a nova versão vira a corrente. A plataforma registra quem ativou e quando. Se precisar voltar, cada versão anterior fica guardada e é possível reativar.

A ativação inicializa os novos labels no grafo de forma idempotente, então reaplicar a mesma ontologia não duplica nada.

> [!NOTE]
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> Mudanças de atributo e novos tipos de entidade não exigem reprocessar o histórico. Adicionar um relacionamento novo entre tipos já existentes faz o Memory Worker preencher as arestas no próximo ciclo.

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## Qual o nível de dependência de vocês

Depende do tipo de mudança.

**Você faz sozinho:**

* Adicionar ou remover um atributo de uma entidade
* Trocar o confidence threshold de aprovação automática
* Ajustar quais tabelas `clean/` alimentam um tipo já modelado
* Escolher e ajustar um perfil-base no Console

Isso é self-service pelo Console (**Memory → Configuration**) ou por Pull Request no Workspace Git. A revisão via PR dá o mesmo controle que você já tem sobre código: histórico, rollback e aprovação antes de aplicar.

**O time da Strattum entra quando:**

* Você está modelando o grafo pela primeira vez e quer desenhar a ontologia junto (nosso Forward Deployed Engineer faz esse mapeamento inicial)
* A mudança envolve entity resolution complexo (a mesma pessoa aparecendo com identidades diferentes em vários sistemas)
* Você quer revisar se um novo tipo de entidade encaixa bem no grafo existente antes de aplicar

O objetivo do modelo é que a operação do dia a dia não dependa da gente. O mapeamento inicial e as decisões de modelagem mais pesadas são onde ajudamos.

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## Próximos passos

> **[Configurar ontologia](https://docs.strattum.ai/getting-started/configuration.md#passo-3--ontologia-do-memory)**
>
> Passo a passo de configuração no Console, com os perfis-base por operação.

> **[Ontology API](https://docs.strattum.ai/api-reference/memory/ontology)**
>
> Endpoints para salvar, validar e ativar versões da ontologia programaticamente.


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