> ## 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. # 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. *** ## Como funciona A ontologia mora em um único arquivo YAML, o `graph_mapping.yaml`, versionado no seu [Workspace Git](/getting-started/configuration#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. *** ## 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: 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`. 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. 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. 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. *** ## 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. *** ## Próximos passos Passo a passo de configuração no Console, com os perfis-base por operação. Endpoints para salvar, validar e ativar versões da ontologia programaticamente.