يحوّل التجريد السجلات الخام إلى أحداث وملفات تعريفية ومقاييس.
تقرأ هذه الطبقة من قاعدة البيانات الخام وتُجرّدها بثلاث طرق في آن واحد. أولًا، يتم تجريد السلوك الخام إلى نموذج أحداث، حيث تُستخرج إجراءات المستخدم لاستنتاج النوايا وتُجمع في جدول زمني لكل عضو. ثانيًا، تُجرّد البيانات الخام إلى علامات أعضاء تُشكّل ملف تعريف المستخدم، أو صورته. ثالثًا، تُستخرج إلى مقاييس، وهي طبقة دلالية مُدارة تُعبّر عن حقيقة العمل. تُنتج هذه التجريدات الثلاثة بالتوازي من نفس المادة الخام.
يتم استخلاص البيانات الأولية بثلاث طرق متوازية: نموذج حدث للنية والجدول الزمني، ووسوم الأعضاء للملف الشخصي، ومقاييس للتحقق من صحة البيانات التجارية.
القيمة تشغيلية وليست تقنية فحسب.
لا يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى تحليل السجلات الخام. فهو يقرأ النية المستنتجة للعضو وجدوله الزمني من نموذج الحدث، وملفه الشخصي من العلامات، وأرقام الأعمال المُدارة من طبقة المقاييس، وكلها مستمدة باستمرار من نفس المصدر الخام.
يُحوّل السلوك إلى نموذج أحداث لاستنتاج النوايا وجدول زمني لكل عضو.
تجريد البيانات الأولية إلى علامات أعضاء تُكوّن ملف تعريف المستخدم.
يستخرج طبقة مقاييس مُدارة تُعبّر عن حقيقة العمل بشكل متسق.
يُنتج جميع التجريدات الثلاثة من متجر خام واحد، بحيث تبقى متسقة فيما بينها.
ما هي مسؤولية هذه الطبقة؟
يستخلص نموذج الأحداث سلوك المستخدم إلى إشارات نوايا وجدول زمني مُرتب لكل عضو.
يحوّل نموذج الوسوم السمات والسلوكيات الأولية إلى وسوم أعضاء تُشكّل الملف الشخصي.
تُحدد طبقة المقاييس مقاييس الأعمال المُدارة، لذا فإن الأرقام تحمل نفس المعنى في كل مكان.
تقرأ الأنظمة الثلاثة جميعها نفس البيانات الأولية بدلًا من احتفاظ كل منها بنسخة خاصة.
ما الذي يجعلها قابلة للاستخدام
هكذا تُحسّن هذه الطبقة قرارات الذكاء الاصطناعي.
بدون طبقة تجريد مشتركة، يُعاد تعريف منطق النوايا، وعلامات الملف الشخصي، ومؤشرات الأداء في كل أداة. ينتج عن ذلك أرقام متضاربة، وشرائح غير متناسقة، وسياق ذكاء اصطناعي لا يمكن لأحد الوثوق به تمامًا.
يمكن تلخيص سلسلة من مشاهدات المنتجات في إشارة نية على الجدول الزمني للعضو. يمكن تلخيص سلسلة مشاهدات المنتجات في إشارة نية على الجدول الزمني للعضو.
يمكن تلخيص سمات العضو وسلوكه في شكل وسوم تعريفية بدلاً من صفوف منفصلة.
يمكن للوحة التحكم وسير عمل الذكاء الاصطناعي الرجوع إلى تعريف المؤشر نفسه.