Przygotowywanie danych na potrzeby sztucznej inteligencji: instrukcje dotyczące sztucznej inteligencji

Instrukcje dotyczące sztucznej inteligencji umożliwiają autorom modeli semantycznych udostępnianie kontekstu, logiki biznesowej i konkretnych wskazówek bezpośrednio w modelu semantycznym. Copilot używa tych instrukcji, aby lepiej interpretować pytania użytkowników, uwzględniając język organizacyjny, terminologię i priorytety analityczne. W tym artykule przedstawiono kroki konfigurowania i testowania instrukcji dotyczących sztucznej inteligencji w celu przygotowania danych do analizy opartej na sztucznej inteligencji.

Instrukcje AI pomagają doprecyzować terminy biznesowe, ukierunkowują podejście do analizy i zmniejszają niejednoznaczność. Poprawiają jakość i trafność odpowiedzi Copilot, co prowadzi do bardziej wartościowych wniosków i płynniejszej pracy w raportach korzystających z tego samego modelu.

Wymagania wstępne

• Model semantyczny Power BI w programie Power BI Desktop lub usługa Power BI.
• Copilot włączone dla twojej organizacji.
• Włączono funkcję Q&A w usłudze Power BI dla modelu. Możesz włączyć sekcję pytań i odpowiedzi podczas konfiguracji, jeśli nie jest jeszcze włączona.

Konfigurowanie instrukcji dotyczących sztucznej inteligencji

1. Wybierz przycisk Przygotowywanie danych dla sztucznej inteligencji znajdujący się na wstążce Narzędzia główne w programie Power BI Desktop lub na wstążce wybranego modelu semantycznego w usłudze Power BI.

   

   Jeśli zakładki w Prep data for AI są wyłączone, włącz funkcję Power BI Q&A dla Twojego modelu.

   

2. W oknie dialogowym przejdź do karty Dodawanie instrukcji dotyczących sztucznej inteligencji .

3. Podaj instrukcje dotyczące modelu semantycznego, które ułatwiają Copilot zrozumienie firmy, terminologii i sposobu określania priorytetów danych w modelu.

   

4. Wybierz i zastosuj.

Po zamknięciu okna dialogowego zmiany zostaną zapisane w modelu. Copilot teraz używa instrukcji sztucznej inteligencji.

Testowanie instrukcji dotyczących sztucznej inteligencji w programie Power BI Desktop

1. Copilot Otwórz okienko w programie Power BI Desktop.
2. Użyj selektora skill aby wybrać konkretną funkcję Copilot, którą chcesz przetestować. Aby uzyskać najlepsze wyniki, wybierz pozycję Odpowiedzi na pytania dotyczące danych.
3. Użyj jednej z ustawionych instrukcji i wejdź w interakcję z Copilot.
4. Upewnij się, że Copilot odpowiada poprawnie.
5. Jeśli musisz zmienić instrukcje, otwórz ponownie okno dialogowe Przygotowywanie danych dla sztucznej inteligencji i dostosuj je.
6. Jeśli instrukcje dotyczące sztucznej inteligencji są zadowalające, opublikuj raport w usługa Power BI lub zapisz go w programie Power BI Desktop.

Instrukcje dotyczące sztucznej inteligencji po opublikowaniu

Po opublikowaniu raportu w usługa Power BI lub zapisaniu zmian w usłudze użytkownicy korzystają z instrukcji sztucznej inteligencji w każdym środowisku Copilot korzystającym z modelu semantycznego.

Typowe przypadki użycia instrukcji dotyczących sztucznej inteligencji

Instrukcje dotyczące sztucznej inteligencji oferują elastyczny sposób ulepszenia tego, jak Copilot interpretuje i reaguje na polecenia użytkownika. Dwa typowe przypadki użycia to ogólny kontekst biznesowy i interpretacja danych oraz reguły analizy.

Ogólny kontekst biznesowy i interpretacja danych

Instrukcje mogą ułatwić Copilot określenie odpowiedzi w kontekście firmy, dostosowanie odpowiedzi na podstawie branży, celów strategicznych, terminologii lub logiki operacyjnej. Korzystając z instrukcji, możesz pomóc w zapewnieniu, że użytkownicy uzyskają dokładniejsze i odpowiednie szczegółowe informacje. Oto kilka przykładów:

• Zajęty sezon to październik do lutego.
• Przedstaw spostrzeżenia, koncentrując się na ocenie ryzyka i trendach rynkowych.
• Gdy użytkownik wspomina abcD, odnosi się do pola faktury całkowitej .
• Niższy procent odpływu jest bardziej pozytywny.

Reguły analizy

Możesz pokierować Copilot, jak podejść do niektórych typów analizy, dostarczając reguły i preferencje dotyczące sposobu fragmentowania lub priorytetyzacji danych. Oto kilka przykładów:

• Zawsze analizuj sprzedaż w kwartale.
• Podczas pokazywania przychodów podziel go na kwartał i porównaj go z polem industry .
• W przypadku szczegółowych informacji o sprzedaży detalicznej określ priorytety tabel customsegmentationtable i .saleschannel
• sales_fact Użyj tabeli jako źródła podstawowego dla wszystkich pytań związanych z sprzedażą.
• Kiedy użytkownik pyta o sprzedaż produktów, zawsze proś o wyjaśnienie dotyczące lokalizacji.

Tworzenie skutecznych promptów do instrukcji AI

Instrukcje AI są oparte na promptach, dlatego podczas tworzenia ich dla modelu semantycznego należy stosować najlepsze praktyki inżynierii promptów. Konstrukcja promptów bezpośrednio wpływa na wyniki Copilot. Poniższe wskazówki pomogą Ci w pełni wykorzystać polecenia AI.

Być jasnym i precyzyjnym

Załóżmy Copilot , że nie ma zrozumienia, jak używać modelu danych ani kontekstu biznesowego dla danych. Na przykład zamiast pisać "Jesteś doświadczonym analitykiem analizy biznesowej, który jest zorientowany na szczegóły", rozważ: "Jesteś doświadczonym analitykiem analizy biznesowej, który pracuje dla dużego dystrybutora żywności. Odpowiedzi powinny być zorientowane szczegółowo i skoncentrowane na przychodach i rentowności."

Używanie analogii i języka opisowego

Analogie, język opisowy i przykłady pomagają Copilot zrozumieć żądany wynik i zamierzone znaczenie. Na przykład w przypadku sprzedaży specyficznej dla produktu użyj miary Total_Sales_Product (na przykład produktu: Word, PowerPoint, Excel, SharePoint, Teams).

Unikaj niejednoznaczności

Wyraźnie określ, co chcesz Copilot podkreślić lub czego chcesz uniknąć. Im więcej szczegółów i treści pomocniczej możesz podać Copilot, tym lepiej. Na przykład dla Total Active Partners użyj miary Monthly Active Partner Count. (Nie filtruj w tabeli Customers ).

Pogrupuj powiązane instrukcje

Aby ułatwić Copilot lepiej zrozumieć twoją intencję, organizuj instrukcje według motywu lub celu (takie jak logika daty, kluczowe metryki i terminy branżowe). Uwzględnij elementy strukturalne, takie jak sekcje, hierarchie i nagłówki. Aby zapoznać się z przykładem grupowania powiązanych instrukcji w pełnym zestawie instrukcji, zobacz przykładowy scenariusz.

Kolejność instrukcji

Kolejność tworzenia instrukcji może mieć wpływ na dane wyjściowe. Możesz zwiększyć szanse na uzyskanie poprawnych danych wyjściowych, testując różne odmiany, zamówienia, przykłady i sformułowanie.

Podział złożonych instrukcji na prostsze kroki

Podziel instrukcje na proste kroki, aby zwiększyć przejrzystość i zmniejszyć błędy. Na przykład zdefiniuj najlepszych klientów , najpierw przeglądając tabelę przychodów, a następnie zwracając tylko klientów z najwyższymi wartościami zamówień.

Zachowaj fokus instrukcji

W zależności od modelu semantycznego mniej ukierunkowanych instrukcji może być bardziej skuteczne niż wiele szerokich. Konflikty i złożoność mogą powodować zamieszanie w przypadku dużych modeli językowych (LLMs).

Przykładowe instrukcje dotyczące sztucznej inteligencji dla modelu sprzedaży

W poniższym przykładzie przedstawiono zestaw instrukcji sztucznej inteligencji dla modelu semantycznego sprzedaży. Zastąp nazwy obiektów i reguły biznesowe definicjami, które implementuje model semantyczny.

Metrics
- When a user asks about "sales" or "revenue" without another qualifier,
  use [Net Sales].
- [Net Sales] is in USD, after discounts and returns, and excludes
  canceled orders.
- For margin percentage, use [Gross Margin %], not an average of
  transaction-level margin percentages.

Dates
- Use 'Date'[Date], related to order date, for sales analysis unless
  the user explicitly requests another date basis.
- The fiscal year starts on July 1 and is named for the year it ends.
  FY2027 means July 1, 2026 through June 30, 2027.

Ambiguity
- If "performance" could mean sales, growth, or margin and the question
  doesn't identify the metric, ask which measure the user wants.

Terminology
- "Top sellers" means the three partners with the highest [Net Sales].
  Don't show customers unless the user explicitly asks.

Customer identification
- 'Revenue'[accountid] identifies customers.
- 'Partners'[earningsid] identifies partners.
- 'Orders'[customid] doesn't identify customers.

Product metrics
- Filter 'Geography'[State] to "Washington" or "California" unless the
  user explicitly requests another state or asks for all states.
- For "Total Active Partners," use [Monthly Active Partner Count_ID].
  Don't filter on the 'Customers' table.

Uwagi i ograniczenia

• Ponieważ instrukcje AI są nieustrukturyzowanymi wskazówkami dla Copilot, LLM tylko je interpretuje. Nie ma gwarancji, że LLM będzie dokładnie postępować zgodnie z instrukcjami.
• Instrukcje dotyczące sztucznej inteligencji mają wpływ na Copilot możliwości, ale nie rozszerzają się na ogólne konwersacje z Copilot.
• Instrukcje dotyczące sztucznej inteligencji są zapisywane na poziomie modelu semantycznego. Obecnie nie można przechowywać instrukcji na poziomie raportu.
• Instrukcje dotyczące sztucznej inteligencji nie powinny być dostosowane do konkretnej osoby ani modyfikować wyników niezwiązanych z danymi dla użytkownika końcowego.
• Instrukcje dotyczące sztucznej inteligencji nie mogą wyłączać innych Copilot funkcji w usłudze Power BI ani zapobiegać wywoływaniu niektórych funkcji lub określać ich priorytety.
• Instrukcje nie są przeznaczone do pracy z modyfikacjami wizualnymi ani motywami w raporcie.
• Obecnie nie można przekazać instrukcji do okna dialogowego w programie Power BI Desktop.
• Aby przetestować instrukcje w programie Power BI Desktop, musisz zamknąć i ponownie otworzyć okienko Copilot, aby wyświetlić nowe instrukcje zastosowane.
• Użytkownicy nie mogą ustawiać instrukcji według kategorii ani według trybu (wyświetlania lub edytowania) w usłudze Copilot Power BI.
• Konsumenci nie widzą, jakie instrukcje autor zastosował do modelu w interfejsie użytkownika.
• Użytkownicy końcowi nie mogą wyłączyć instrukcji dotyczących modelu semantycznego.
• Instrukcje dotyczące sztucznej inteligencji mogą nie być przestrzegane w programie Power BI Desktop podczas próby utworzenia strony, uzyskania sugerowanych tematów strony raportu lub podsumowania modelu semantycznego z Copilot. Aby obejść ten problem, użyj selektora umiejętności i wybierz pozycję Utwórz nowe strony raportu , aby pomyślnie zastosować instrukcje.
• Instrukcje dotyczące sztucznej inteligencji są ograniczone do 10 000 znaków.

Aby uzyskać pełną listę zagadnień i ograniczeń, zobacz Przygotowywanie danych do sztucznej inteligencji.

Treści powiązane

• Przygotowywanie danych dla sztucznej inteligencji
• Schematy danych sztucznej inteligencji
• Zweryfikowane odpowiedzi
• Przygotowywanie danych dla sztucznej inteligencji — często zadawane pytania