Enterprise Memory Layer

Управляемый retrieval-слой поверх корпоративных данных. Концепция Pryon. Решает причину "95% PoC не доходят до production" — плохой retrieval.

Что закрывает

• Parsing сложных документов: PDF со сканами, таблицы, диаграммы, аудио
• Chunking без потери смысла: не просто по 512 токенов, а по структуре документа
• Hybrid retrieval: keyword + vector одновременно (лучше каждого по отдельности)
• Permission-aware поиск: сотрудник не получает документ к которому нет доступа
• Мониторинг ingestion pipeline: контроль качества входящих данных
• Robustness к смене embedding-модели: без ручной перенастройки

Архитектура (упрощённо)

Sources (Confluence, SharePoint, Drive, ...) 
    ↓ ingestion
Parsing + chunking + permission tagging
    ↓ 
Vector + keyword indexes (Pryon-managed)
    ↓ 
Hybrid retrieval API → consumer apps

Клиент не управляет Pinecone/pgvector напрямую — Pryon делает это за него.

Клиенты Pryon

US Department of Defense, Air Force, Army, Navy, Treasury — heavy enterprise + госсектор. Высокие требования к compliance/permissions.

Связь с нашим продуктом

Pryon делает только retrieval layer — поверх него уже агенты клиента.

Мы — другая ниша: Pryon — инфра, мы — application layer (umnaya-prokladka). Мы могли бы:

• Использовать Pryon под капотом для retrieval (если on-prem deployable)
• Конкурировать с ними в Process Intelligence-нише, но это не их домен
• Партнёрить: на KSA/Катар рынке можем продавать совместно — они инфра, мы аналитика поверх

Pryon ушли в US gov heavy enterprise — это их моат, мы туда не лезем.

Что у нас будет похожее

Наш Cross-Source Aggregator + retrieval поверх собранных данных — это упрощённая локальная версия Enterprise Memory Layer. Без масштаба и parsing-мощи Pryon, но достаточно для наших use-case'ов.

Связано

• umnaya-prokladka
• ../market/competitors/pryon
• ../architecture/gemini-six-modules