Wat is een semantische laag?

Een semantische laag legt vijf dingen vast: recordtypen, de koppelingen tussen records, meetwaarden, de eigen termen van het bedrijf en wie wat mag zien.

Dezelfde vraag krijgt twee verschillende antwoorden, en het team discussieert over waar een getal vandaan komt in plaats van over wat het betekent. De verkoopmanager ziet op het dashboard een winratio van 32%, de spreadsheet van financiën zegt 27%. Het verschil zit in de formule: de een telde verlopen offertes mee in de noemer, de ander niet. Beide getallen kloppen op zichzelf; het probleem is dat de definitie twee keer op twee plekken is geschreven. Stel je dezelfde vraag aan een AI-agent, dan moet die kiezen welke definitie hij gebruikt.

Een semantische laag verplaatst die discussie naar één plek: de definitie wordt één keer geschreven, en dashboard, rapport en agent lezen haar allemaal.

Een semantische laag wordt gebouwd boven op het datawarehouse waar je gegevens verzamelt, of in de bedrijfssoftware waar de gegevens ontstaan.

Welke past, hangt af van waar je gegevens ontstaan. Loopt het werk in tien aparte programma's, dan brengt een laag boven op het warehouse ze samen in één taal. Loopt het op één platform, dan is de kortste weg de betekenis te bewaren waar het record ontstaat: zodra een offerte is geaccepteerd, is duidelijk welke apparaten eruit voortkwamen, en zodra een werkorder is geopend, bij welk apparaat die hoort.

De agent koppelt de woorden in een vraag aan definities, bouwt daaruit de zoekopdracht en antwoordt samen met de records waarop hij steunt. Bij "Bij welke klanten loopt dit kwartaal de garantie van apparaten af?" verloopt het zo:

• De agent koppelt "apparaten" aan het apparaatrecord, "garantie loopt af" aan de einddatum van de garantie en "dit kwartaal" aan een datumbereik.
• Hij volgt de koppeling van het apparaatrecord naar het klantrecord en groepeert de lijst per klant.
• Per klant bekijkt hij het laatste servicerapport en stelt hij een conceptofferte voor een onderhoudscontract op.
• In het antwoord toont hij op welke records hij steunt; een bevoegde persoon keurt het concept goed of past het aan.

Met de definities op hun plek zet de agent deze stappen elke keer in dezelfde volgorde; ook als de vraag anders is geformuleerd, leidt hetzelfde begrip naar hetzelfde record.

In PureField zit de semantische laag waar de gegevens ontstaan: zodra een record wordt aangemaakt, liggen het type, de betekenis van de velden en de koppelingen met andere records vast.

• Records ontstaan gekoppeld. Geaccepteerde offerteregels worden apparaatrecords met serienummer; werkorders worden geopend vanuit het apparaatrecord, servicerapporten zijn gekoppeld aan de werkorder en de factuur komt uit het afgeronde servicerapport.
• Agents lezen uit een recordcatalogus. Copilot en de digitale medewerkers lezen uit een catalogus die recordtypen zoals klant, apparaat, offerte, werkorder en factuur met hun veldbeschrijvingen definieert. Vraag je naar een klant, dan volgen ze de koppelingen naar offertes, apparaten, service en facturen via de relaties in die catalogus.
• Copilot kent de taal van je bedrijf. Copilot krijgt de context van je bedrijf mee: of apparaten units zijn die bij klanten staan of je eigen installaties, wat een werkorder bij jou betekent en volgens welke regels het antwoordt. Copilot gebruikt dit profiel in elk antwoord.
• Getallen rusten op records. In het managementoverleg van Copilot kijken de directeuren voor verkoop, financiën en service naar de records van hun eigen terrein; elk getal in het antwoord rust op een record, en bedragen zonder bron worden gemarkeerd.
• Jij bepaalt de schrijfregels. Volledige plannen om records aan te maken of bij te werken worden direct opgeslagen; verwijderingen, ontbrekende velden en inhoud uit externe bronnen gaan ter goedkeuring.

Copilot en de digitale medewerkers draaien op PAIOS (PureField AI Operating System). Op de pagina AI-agents zie je wat elke agent in welke module doet.