VERSES AI Inc. kondigt de indiening aan van een voorlopige patentaanvraag die een nieuwe methode voor Predictive Querying op vectorgrafische documentendatabases voorstelt. Probabilistic querying is een benadering van databasequery's die een gebruiker extra informatie wil bieden die "voorspeld" interessant is voor de gebruiker, gezien de context die impliciet in de query en rond de prompter aanwezig is. De nieuwe Predictive Query-methode van VERSES pakt de beperkingen van eerdere technieken aan door een systeem te bieden om probabilistische zoekopdrachten uit te voeren op de meest geavanceerde klasse van databases: vector-grafische documentdatabases.

Predictive Querying werkt op vector graph document databases door het implementeren van Hyperspatial Modeling Language (HSML) en een inferentiealgoritme om een probabilistisch en gecontextualiseerd resultaat te genereren. De Predictive Querying-methode is de eerste querymethode die probabilistisch queryen op vector-grafiekdocumentendatabases mogelijk maakt, waardoor een engine rijke voorspellingen kan genereren over de informatie waarnaar de gebruiker zoekt op basis van vergelijkings-, relatie- en similariteitsinformatie. Kennisgrafieken vertegenwoordigen entiteiten - elk fysiek of conceptueel "ding" waarover men informatie kan hebben in de echte wereld (bijv. een robot, een bank, een waypoint in de ruimte, een specificatie van een activiteit) - en de relaties daartussen.

HSML is een modelleertaal voor het kwalificeren van de relaties tussen entiteiten in een kennisgrafiek. Een HSML-database met vectorgrafieken is gestructureerd als een HSML-kennisgrafiek en maakt het mogelijk om informatie op te vragen met behulp van complexe zoekopdrachten waarbij tegelijkertijd entiteiten vergeleken kunnen worden (bijv. "zoek mensen die ouder zijn dan Steve"), oorzaak-gevolgrelaties geïdentificeerd kunnen worden (bijv. "wie is de manager van Steve"?) en de gelijkenis tussen entiteiten geëvalueerd kan worden (bijv. "welke werknemers hebben een opleiding die het dichtst bij die van Steve ligt"?). Vergeleken met vector-grafische documentdatabases zijn andere klassen van databases beperkt tot ofwel vergelijkend zoeken, ofwel zoeken naar relaties of gelijkenissen.

Dankzij deze nieuwe methode voor Predictive Querspatial Querying op vectorgrafiekdocumentendatabases, retourneert VERSES de meest waarschijnlijke en relevante overeenkomst met het rijke impliciete doel van een gebruiker (bijv. het afleiden en retourneren van het meest waarschijnlijke merk, model en locatie voor een zoekopdracht naar "goedkope zonnebril" samen met de beste aanbiedingen voor fietskleding die overeenkomt met de stijl van de zonnebril).