+552199990000 no WhatsApp são a mesma pessoa. É o passo que transforma registros fragmentados em um único perfil consolidado no grafo do Memory.
Sem essa consolidação, o mesmo cliente aparece como três entidades separadas, cada uma com uma fatia do histórico.
Por que Entity Resolution existe
Os dados de uma entidade nascem espalhados. O CRM guarda o email, o sistema de cobrança guarda o CPF, o WhatsApp guarda o telefone, e nenhum deles compartilha o mesmo identificador. Entity Resolution reconcilia esses registros por atributos em comum. O resultado é um nó único no grafo: o perfil que o agente consulta antes de qualquer decisão, com o histórico completo em vez de um pedaço.Como funciona
O Memory resolve identidade em duas estratégias complementares, e oferece um atalho para quem já tem um ID unificado.Matching determinístico
Compara identificadores exatos e normalizados: CPF, CNPJ, email normalizado, telefone padronizado. Quando dois registros compartilham um desses valores, são a mesma entidade sem margem de dúvida. O matching determinístico resolve 60–80% dos casos. É o caminho preferencial: barato, exato e auditável.Matching probabilístico
Entra onde não há identificador exato em comum. Compara atributos por similaridade e calcula um score de confiança:
Um par com score acima do threshold configurado é consolidado automaticamente. Abaixo do threshold, o par vai para a fila de revisão, onde uma pessoa aprova ou rejeita.
O confidence threshold é definido na configuração da ontologia. Comece pelo perfil Balanceado (0.80) e ajuste conforme o volume da fila de revisão. Veja Configuração pós-instalação.
Bypass via external_id
Se a sua empresa já mantém um ID unificado nos sistemas de origem, o Memory usa essa chave diretamente e pula o Entity Resolution. Você aponta oexternal_id como o identificador da entidade, e os registros que compartilham esse valor viram o mesmo nó sem passar por matching probabilístico. O onboarding fica mais rápido e a consolidação, determinística de ponta a ponta.
Como acompanhar no Console
1
Veja as entidades consolidadas
Em Memory → Entities, cada linha é uma entidade já resolvida, com o status de completude do perfil.
2
Inspecione as fontes de um perfil
Clique em uma entidade para ver quais registros de quais fontes foram consolidados nela.
3
Revise os casos ambíguos
Em Memory → Review Queue, aprove, edite ou rejeite os pares que ficaram abaixo do threshold. Cada rejeição ensina o modelo a não repetir a associação.
Casos de uso
Cliente presente em quatro sistemas
Cliente presente em quatro sistemas
Um analista de crédito consulta CRM, plataforma de originação, cobrança e WhatsApp para montar o contexto de uma renegociação. Entity Resolution reúne os quatro registros em um perfil só, disponível antes do atendimento.
Empresa com ID de negócio próprio
Empresa com ID de negócio próprio
A empresa já emite um código interno único por cliente em todos os sistemas. Apontando esse código como
external_id, o Memory consolida sem matching probabilístico e o onboarding acelera.Próximos passos
GraphRAG
Veja como o Memory expande o contexto pelas relações da entidade resolvida.
Configurar ontologia
Defina os tipos de entidade e o confidence threshold do matching.
Memory
Volte à visão geral do grafo de contexto.
FAQ — Ontologia
Perguntas comuns sobre modelagem de entidades no grafo.