En beskrivelse af de seneste generelle udvidelser, ændringer og rettelser i LDB.
MCP – Model Context Protocol
Model Context Protocol (MCP) er en åben standard, der giver AI-applikationer adgang til eksterne datakilder og funktioner. Enkelt sagt er MCP en ensartet grænseflade mellem AI-applikationer som ChatGPT eller Claude og LDB.
MCP-forbindelsen kan aktiveres målrettet til analyser og importgrænseflader. Dermed kan kompatible AI-applikationer hente oplysninger om de analyser, der er frigivet til dette formål, og overføre data til LDB via eksisterende importgrænseflader.
Fordelen: Medarbejderne kan også arbejde med aktuelle data fra LDB i deres vante AI-applikation uden at skulle udvikle en separat grænseflade til hver enkelt AI-applikation. Eksisterende analyser og importgrænseflader forbliver de definerede adgangspunkter, hvilket gør det muligt at anvende forbindelsen på en kontrolleret og logført måde.
Mærk genudfærdigelser med KI-støtte
Ved udfærdigelse af en ny udgave af en prøvningsrapport eller et certifikat kan AI'en identificere fagligt relevante ændringer i forhold til den underskrevne forudgående udgave og foreslå redigerbare markeringer som gule tekstmarkeringer til højre for det pågældende sted i PDF-filen.
Query Explorer til analyser
Der er nu en Query Explorer til rådighed til analyser. Ligesom i Code Explorer kan en AI-model på baggrund af en beskrivelse foreslå den passende MySQL-forespørgsel.
AI’en modtager automatisk databaseskemaet som kontekst med detaljerede forklaringer om datastrukturen og relationerne mellem tabellerne. Dermed kan AI-modellen sammenkæde de rigtige tabeller og felter og også foreslå mere komplekse databaseforespørgsler.
På den måde kan nye analyser oprettes hurtigere, og eksisterende forespørgsler kan lettere udvides eller tilpasses.
Valgfrit: Brug din egen AI-forbindelse
Hvis du allerede har en API-nøgle til en AI-model som Claude, GPT, Gemini eller Mistral, kan du nu gemme den i systemindstillingerne for din LDB-instans og dermed bruge din eksisterende AI-forbindelse til LDB.
Yderligere nyheder i denne udgivelse
Et tværfagligt team har identificeret og vurderet i alt 10 risici forbundet med funktionsudviklingen og de tekniske ændringer i denne udgivelse. Heraf blev 9 klassificeret som lav risiko og 1 som middel risiko ved hjælp af en beregning af et risikoprioritetsnummer.
Den mellemstore risiko vedrører den nye token-autentificering til udvurderinger, importgrænseflader og MCP-forbindelsen. Hvis et token falder i fremmede hænder, kan det bruges til uautoriseret adgang til den tilhørende import- eller eksportgrænseflade. For at gøre det lettere at følge med vises der for hvert token, hvornår, hvor ofte og fra hvilken IP-adresse det er blevet brugt.
Behandl derfor API-tokens som adgangskoder, brug om muligt tidsbegrænsede tokens, og kontroller deres anvendelse regelmæssigt. Derudover anbefaler vi, at I efter opdateringen foretager stikprøvekontrol af adgangsrettighederne til særligt følsomme udvurderinger.
Audit Assistant
Audit Assistant besvarer spørgsmål om dit kvalitetsstyringssystem på baggrund af dine godkendte QM-dokumenter. Til dette formål analyseres de QM-dokumenter, der er gemt i LDB, automatisk, opdeles i enkelte afsnit og gemmes i et Retrieval-Augmented-Generation-format (RAG). Når en bruger stiller et spørgsmål, søger AI'en efter de relevante steder i dokumentet og udarbejder på baggrund heraf et svar, der indeholder henvisninger til de pågældende steder i dokumentet.
Audit Assistant er som standard deaktiveret, kræver AI-integration fra LDB og kan aktiveres i systemindstillingerne.
OBS: Svar fra Audit Assistant kan indeholde fejl. Kontroller venligst svarene ved hjælp af de linkede referencer.
Document Explorer
Med Document Explorer kan QM-dokumenter oprettes og redigeres direkte i dokumentstyringen med AI-støtte. Dermed kan udkast udarbejdes hurtigere, og eksisterende indhold kan tilpasses målrettet uden at forlade dokumentstyringen.
Rapporttabeller med farvede resultatbjælker 
Resultater kan nu også vises som farvede søjler i rapporttabeller. På den måde kan måleværdier i forhold til målværdier eller grænseværdier let overskues med et enkelt blik.
DEMIS-grænseflade
Der er implementeret en grænseflade til det tyske elektroniske rapporterings- og informationssystem for infektionsbeskyttelse (DEMIS). Dermed kan indberetningspligtige fund overføres direkte fra LDB til Robert Koch-Instituttet (RKI).
Automatisk forslag til importmapping med AI
Når der oprettes en importgrænseflade, kan mappingen mellem råfilens datastruktur og LDB-datastrukturen nu automatisk foreslås ved hjælp af AI. Dermed kan importgrænseflader oprettes hurtigt og nemt.
Yderligere nyheder i denne udgivelse
I vores brugeropkald om Summer Release 2026 præsenterer vi personligt de nævnte punkter for jer.
Et tværfagligt team har identificeret og vurderet 12 risici forbundet med funktionsudviklingen og de tekniske ændringer i denne udgivelse. Heraf blev 11 klassificeret som lav risiko og 1 som middel risiko ved hjælp af en beregning af et risikoprioritetsnummer.
Den moderate risiko i denne udgivelse skyldes opdateringen af ORM, hvilket vedrører relationerne mellem dataene.
Code Explorer til transformationskoder
Med Code Explorer kan transformationskoden til importgrænseflader og analyser foreslås ved hjælp af AI-modeller med et enkelt klik. Ud fra et eksempel på en indgang og den ønskede udgang foreslår AI'en direkte den tilhørende transformationskode.
På denne måde kan du hurtigt og nemt oprette en transformationskode, der omdanner dine importer eller udvurderinger til det ønskede format. Desuden kan du stille spørgsmål til Code Explorer om eksisterende transformationskoder eller bruge den til at foretage udvidelser.
AI-import: Validering ved hjælp af flere AI-modeller
Kritiske importer kan nu importeres og valideres parallelt af to AI-modeller. Systemerne kontrollerer hinanden og markerer afvigelser for at øge pålideligheden. Det fungerer nærmest efter 4-øjne-princippet. Desuden angives der en AI-konfidensværdi for hvert datafelt. Ved afvigelser mellem AI-import og AI-validering eller ved konfidensværdier < 70 % kan der foretages manuelle korrektioner.
Udvidet understøttelse af AI-modeller
LDB understøtter nu Claude (Opus 4.6, Sonnet 4.5, Haiku 4.5) ud over de allerede integrerede modeller GPT, Gemini og Mistral. Dette udvider valgmulighederne for AI-baserede funktioner AI Explorer, AI-import, Query Explorer og Code Explorer.
Automatisk eksport af gemte filer som ZIP-arkiv
Gemte filer kan nu automatisk overføres som ZIP-arkiv via SFTP til eksterne systemer. Eksporten kan udløses tidsstyret eller begivenhedsbaseret via en evaluering.
Overgang til et universelt importformat for måledata og prøveimport
Alle importgrænseflader er blevet migreret til et ensartet, fleksibelt format. Dette forenkler fremtidige tilpasninger og udvidelser og muliggør importvalideringer i valideringssystemet for dine importgrænseflader.
Parametertyper: Statusstyring og versionering 
Parametertyper kan nu versioneres og får en fuldstændig statusstyring (udkast, aktiv, arkiveret). Migreringen af eksisterende statustyper følger i en separat opdatering.
Optimeret tastaturnavigation
Navigationen mellem parameterfelter er blevet grundlæggende revideret for hurtigere dataindtastning uden mus. Tab, Enter og piletasterne følger nu den logiske feltrækkefølge.
Forudvalg af rapportdato kan indstilles
Den dato, der som standard foreslås ved oprettelse af rapporter, kan nu konfigureres på systemniveau eller pr. rapporttype.
DAkkS-akkreditering og certifikatlogoer
Akkrediteringsoplysninger og certifikatlogoer kan nu integreres direkte i rapporterne. Placeringen og formateringen tager højde for DAkkS’ retningslinjer for brug af DAkkS-logoet.
Differentierede rettigheder til noter
Nye rettighedsniveauer til oprettelse og redigering af noter muliggør en mere detaljeret adgangskontrol på prøve-, ordre- og kundeniveau.
Obligatoriske felter i X-Rechnung
Alle felter, der kræves i X-Rechnung 3.0, er nu implementeret og valideres ved fakturaudstedelse.
Positionsnumre og mellemoverskrifter
Tilbud og fakturaer understøtter nu gennemgående positionsnummerering samt strukturerede mellemoverskrifter for bedre overskuelighed i omfattende dokumenter.
Skabeloner til materialer og prøveudstyr 
Opret skabeloner til forskellige materialer og prøveudstyr.
Desuden kan forbruget nu indtastes direkte for partier (også uafhængigt af prøver). Ideelt f.eks. inden for kemi til dokumentation af forbrug som udleveringsbog for farlige stoffer (giftbog).
Beskyttelse mod dobbeltklik ved gemning
Når der klikkes på »Gem«, spærres gemningsprocessen, så det forhindres, at der utilsigtet oprettes yderligere poster ved gentagne klik (f.eks. dobbeltklik).
Datasikkerhed & sessionsstyring
Der er foretaget flere forbedringer af datasikkerheden. Blandt andet i sessionsstyringen ved login. Følgende tidsfrister gælder nu for login:
I vores brugeropkald om Spring Release 2026 præsenterer vi de nævnte punkter personligt for jer.
I et tværfagligt team blev der i alt identificeret og vurderet 10 risici forbundet med alle funktionsudviklinger i denne udgivelse. Heraf blev 9 klassificeret som lav risiko og 1 som middel risiko ved hjælp af en beregning af et risikoprioritets tal.
Den mellemstore risiko fra risikovurderingsrapporten vedrører overgangen af importgrænsefladerne til prøveimport, måleværdiimport og kontrolværdiimport til universalformatet. Der er herved en risiko for, at de eksisterende grænseflader ikke fungerer som hidtil. Risikoen er blevet reduceret gennem omfattende automatiserede og manuelle tests, men anbefalingen er fortsat, at kunderne foretager stikprøvevis test i deres respektive testsystemer.
