VERSES AI Inc. gab die Einreichung einer vorläufigen Patentanmeldung bekannt, die eine neue Methode für prädiktive Abfragen auf Vektorgraph-Dokumentendatenbanken darstellt. Probabilistisches Querying ist ein Ansatz für Datenbankabfragen, der darauf abzielt, dem Benutzer zusätzliche Informationen zu liefern, die für ihn aufgrund des in der Abfrage implizierten Kontexts und des Umfelds, in dem sie gestellt wird, von Interesse sein könnten. Die neuartige Predictive Query-Methode von VERSES setzt an den Grenzen der bisherigen Technik an, indem sie ein System zur Verfügung stellt, das probabilistische Abfragen auf der fortschrittlichsten Klasse von Datenbanken durchführt: Vektorgraph-Dokumentendatenbanken.

Predictive Querying arbeitet mit Vektorgraph-Datenbanken, indem es die Hyperspatial Modeling Language (HSML) und einen Inferenzalgorithmus implementiert, um ein probabilistisches und kontextualisiertes Ergebnis zu erzeugen. Die Predictive Querying-Methode ist die erste Abfragemethode, die eine probabilistische Abfrage von Vektorgrafik-Datenbanken ermöglicht, die es einer Engine erlaubt, auf der Grundlage von Vergleichs-, Beziehungs- und Ähnlichkeitsinformationen umfangreiche Vorhersagen über die vom Benutzer gesuchten Informationen zu treffen. Wissensgraphen stellen Entitäten - jedes physische oder konzeptionelle "Ding", über das man in der realen Welt Informationen haben kann (z.B. ein Roboter, ein Sofa, ein Wegpunkt im Raum, eine Spezifikation einer Aktivität) - und die Beziehungen zwischen ihnen dar.

HSML ist eine Modellierungssprache zur Qualifizierung der Beziehungen zwischen Entitäten in einem Wissensgraphen. Eine HSML-Vektorgraph-Dokumentendatenbank ist als HSML-Wissensgraph strukturiert und ermöglicht die Informationssuche mit Hilfe komplexer Abfragen, die gleichzeitig den Vergleich von Entitäten (z.B. "Finde Personen, die älter sind als Steve"), die Identifizierung von Ursache-Wirkungs-Beziehungen (z.B. "Wer ist Steves Vorgesetzter"?) sowie die Bewertung der Ähnlichkeit zwischen Entitäten (z.B. "Welche Mitarbeiter haben einen Bildungshintergrund, der dem von Steve am nächsten kommt"?) umfassen können. Im Vergleich zu Vektordiagramm-Dokumentendatenbanken sind andere Klassen von Datenbanken entweder auf eine vergleichende, eine Beziehungs- oder eine Ähnlichkeitssuche beschränkt.

Dank dieser neuen Methode für Predictive Querspatial Querying auf Vektorgraph-Dokumentendatenbanken liefert VERSES die wahrscheinlichste und relevanteste Übereinstimmung mit dem reichhaltigen impliziten Ziel eines Benutzers (z.B. Ableitung und Rückgabe der wahrscheinlichsten Marke, des wahrscheinlichsten Modells und des wahrscheinlichsten Standorts für eine Suche nach "billiger Sonnenbrille" zusammen mit den besten Angeboten für Fahrradkleidung, die dem Stil der Sonnenbrille entspricht).