أثرِ النوع نفسه من الكيانات مرارًا وتكرارًا وستظل تعيد اكتشاف الأشياء الواقعية نفسها — الشركة نفسها، والأثر الجانبي نفسه للدواء، والشخص نفسه — موصوفة بكلمات مختلفة قليلًا في كل مرة. المعرّف الدلالي هو معرّف ثابت على مستوى المؤسسة يمنحه Entity Enricher لكائن من حقوله الأساسية، بحيث تنهار تلك الأشياء شبه المكررة إلى هوية واحدة يمكنك التجميع وإزالة التكرار والربط عليها.
تُبنى هوية الكائن من حقوله الأساسية — وقد يكون هناك حقل واحد أو عدة حقول. مثالان:
الاسميظهر بصيغة Headache وCéphalée وCephalalgia عبر عمليات التشغيل واللغات المختلفة. حقل مفتاحي واحد، وثلاث طرق كتابة، ومفهوم حقيقي واحد.
الاسم + البلدAcme Inc. · United States وAcme Incorporated · United States هما الشركة نفسها — بينما Acme Inc. · Germany شركة مختلفة. المفتاح الثاني يزيل الالتباس؛ ولهذا يمكن أن يحمل الكائن أكثر من مفتاح.
تفشل المطابقة النصية البسيطة في كل هذه الحالات؛ ويعرف الإنسان أيّها متطابق. أما المعرّفات الدلالية فتُرمّز ذلك الحكم تلقائيًا.
نصية واحدة على كائن (تُسمّى id افتراضياً)، تحمل معرّفاً غير شفاف وثابتاً.manufacturer)، أو كل عنصر في مصفوفة (مثل كل side_effect).بعد أن يُعيد النموذج نتيجته، يحلّ Entity Enricher كل معرّف دلالي عبر ست خطوات — الأرخص أولًا. والخطوات الأربع السابقة للتضمين هي مقارنة نصية بحتة، لذا فإن أي هوية تُحسم فيها لا تكلّف شيئًا على الإطلاق:
null داخل الكائن الأب، والعنصر داخل قائمة يُسقَط منها. أما الكيان المُثرى نفسه فلا يُحذف أبدًا؛ إنما يبقى بلا معرّف.LC-39A كل الصيغ التي كُتب بها باقي النص. والأهم أنه يعمل في الاتجاه المعاكس أيضًا: فالرمز المختلف ينقض دمجًا كانت خطوة التضمين ستقبله لولا ذلك، لأن شيئين بمعرّفين مختلفين هما شيئان مهما تشابها في القراءة.“Boeing” و“The Boeing Company”. وهذا يلتقط تحديدًا فروق الإسهاب التي تقيسها التضمينات على أنها متباعدة، ولا يكلّف شيئًا: فكما في خطوة النص المطابق، التطابق هنا يعني لا استدعاء تضمين ولا رسوم.“Acme Inc.” و“Acme Incorporated” بجوار بعضهما.لماذا نموذج لا رقم: التشابه وحده مُضلّل في الاتجاهين. فقد تتباعد درجتا صيغتين لاسم حوض بناء سفن واحد، بينما تكاد تتطابق درجتا حالة ونقيضها («حادّة» مقابل «مزمنة»). لا عتبة تفصل بين هذه الحالات؛ لا يفصلها إلا معرفة معاني الكلمات. أما حدّ المحكّم (القيمة الافتراضية 0.5، وقابلة للضبط لكل خاصية) فلا يحدّد سوى مدى اتساع البحث عن مرشّحين يستحقون السؤال — وهو لا يقرّر الهوية أبدًا.
يعتمد ما إذا كان المعرّف يُنشأ على ما إذا كان موجودًا بالفعل في المُدخل لذلك الكائن. هذا ما يتيح لك الرحلة ذهابًا وإيابًا: أثرِ البيانات مرة واحدة للحصول على المعرّفات، ثم مرّر معرّفًا معروفًا في عمليات التشغيل اللاحقة لإرفاق حقائق جديدة بالهوية نفسها — أرخص وأوضح.
إذا كان الكائن الذي ترسله يحمل بالفعل معرّفًا دلاليًا، فيُعامَل كعملية بحث: يُحتفَظ بالمعرّف حرفيًا، ويُربَط السجل بذلك المفهوم الحالي، ولا يوجد تضمين — لا تكلفة ولا مطابقة أو إنشاء. أنت بذلك تخبر المنصّة "هذا الكائن مُعرَّف بالفعل في قاعدة بياناتنا".
إذا لم يكن للكائن معرّف دلالي، تولّد المنصة واحدًا باتّباع الخطوات أعلاه. ويصبح ذلك المعرّف هو المُعرِّف الثابت للكائن في قاعدة بيانات مؤسستك من تلك اللحظة فصاعدًا.
يُتجاهَل أي قيمة موجودة لكن غير قابلة للتعرّف عليها (وليست معرّف مفهوم حقيقي)، ويُولَّد معرّف بدلاً منها.
يكلّف الحل قدرًا صغيرًا من استخدام التضمين لكل عملية إثراء (يُحتسب مثل أي استدعاء نموذج). تجعل ذاكرة التخزين المؤقت للمطابقة التامة عمليات التكرار مجانية، ولا تكلّف المعرّفات المقدَّمة ضمن المدخلات شيئًا.
تظهر المعرّفات المُطابَقة في JSON الناتج عن الإثراء (حقل id في كل كائن)، وضمن المفاهيم الدلالية في تفاصيل السجل، ومجتمعةً في صفحة المعرّفات الدلالية حيث تُتصفَّح المفردات التي تكوّنها وتُنسَّق. استخدمها من أجل:
الدمج يوفّق بين الاختلافات عبر النماذج ضمن تشغيل واحد؛ بينما توفّق المعرّفات الدلالية بين الكِيان نفسه عبر عمليات التشغيل والزمن. ويعمل الاثنان معًا.