A camada semântica que a IA entende.
Objects, Links e Actions — o vocabulário que descreve o seu negócio. Sobre essa camada, os LLMs podem consultar dados e executar acções autorizadas sem adivinhar o que significam os nomes das suas tabelas.
Os três pilares da ontologia
Objects
As entidades do seu negócio com significado semântico. Não "tabela customer_b1", mas Cliente. Não "tabela sales_order", mas Encomenda. A IA pode lê-lo e referir-se a ele.
Links
As relações com nome próprio. Um Cliente "tem" Encomendas, "pertence a" uma Empresa, "está atribuído a" um Comercial. As relações transmitem contexto, não apenas chaves estrangeiras.
Actions
As operações que fazem sentido no seu negócio. "Anular encomenda", "Mudar tarifa", "Gerar guia de transporte". Cada Action com autorização, auditoria e regras de negócio.
Porque importa: o mesmo dado, duas interpretações
Sem ontologia: "Qual é a margem média por encomenda este trimestre?"
→ LLM vê tabelas: sales_order_h, items_lin, prod_prm, prc_cst
→ Tem de adivinhar que campo é o custo, o preço, que encomendas estão no trimestre
→ Responde com um valor que pode estar errado por um mapeamento incorrecto
Com ontologia Integrafy-OS:
→ LLM vê: Object Encomenda com property margem (calculada, documentada)
→ Filtra por quarter do campo data_confirmacao
→ Responde correctamente, com lineage do cálculo disponível para verificar
Perguntas frequentes sobre Ontologia
O que é exactamente uma ontologia no Integrafy-OS?
Uma camada semântica que descreve o que é cada objecto, como se relaciona com outros e o que se pode fazer com ele. Não é apenas um schema: inclui o significado (um Cliente não é uma conta bancária ainda que ambos tenham um número), as relações (um Cliente tem Encomendas, não as 'possui'), e as acções autorizadas (pode anular-se uma Encomenda, mas não uma Guia de transporte). É o que nas suites enterprise de ontologia de dados se conhece como Ontology.
Porque é que a IA precisa de uma ontologia?
Porque sem ela, um LLM vê tabelas SQL com nomes crípticos e tem de adivinhar o que significam. Com ontologia, a IA sabe que 'customer_b1' é um Cliente, que 'sales_order_header' é uma Encomenda e que 'anular encomenda' é uma acção válida sobre ela. Isto multiplica a precisão de qualquer interacção IA × dados.
Como é que a ontologia é exposta à IA?
Via um servidor MCP (Model Context Protocol). Claude, ChatGPT ou outros LLMs ligam-se ao servidor e descobrem automaticamente os Objects, Links e Actions disponíveis. Podem consultar dados e executar acções autorizadas, mas não podem aceder a nada fora da sua permissão.
As Actions são o mesmo que endpoints?
Relacionado mas distinto. Um endpoint é técnico (POST /api/encomendas/:id/anular). Uma Action é semântica ('Anular encomenda, requer motivo, apenas para encomendas não expedidas, auditada, notifica o cliente'). A Action conhece o contexto de negócio; o endpoint não.
A ontologia pode ser estendida sem tocar no código?
Sim. Adicionar novos Objects, Links ou Actions faz-se a partir da UI visual. O servidor MCP actualiza-se automaticamente e a IA descobre o que é novo sem reiniciar nada.
A sua IA entende o seu negócio ou adivinha?
Demonstração de ontologia MCP em 30 minutos.