Copilot W samouczku usługi Power BI: przygotowywanie modelu semantycznego dla sztucznej inteligencji

W tym samouczku przygotujesz i skonfigurujesz model semantyczny do wykorzystania w sztucznej inteligencji, stosując zalecane praktyki. Z tego samouczka dowiesz się, jak wykonywać następujące czynności:

Wskazówki

Podczas tworzenia modelu semantycznego w Power BI przygotuj model tak, aby efektywnie współpracował z Copilot. Bez odpowiedniego przygotowania może Copilot generować mniej pomocne i niedokładne wyniki. Aby zapewnić skuteczność modelu semantycznego, postępuj zgodnie z najlepszymi rozwiązaniami dotyczącymi modelowania i podejmij niezbędne kroki. Zaniedbanie tych przygotowań może prowadzić do Copilot produkcji nieoptymalnych wyników. W następnych sekcjach opisano kluczowe zagadnienia dla deweloperów semantycznych modeli i analityków, aby poprawić doświadczenia Copilot w usłudze Power BI.

• Organizacja modelu: podaj opisy pól, ukryj kolumny i miary i unikaj duplikowania nazw pól w tabelach.
• Spójne konwencje nazewnictwa: używaj nazw czytelnych dla człowieka dla tabel, kolumn i miar. Rozróżnianie pól o podobnych nazwach, takich jak "Nazwa" w tabeli Customer i "Name" w tabeli Store.
• Zwięzłe opisy: używaj zdań opisowych do dokumentowania i wyjaśniania znaczenia tabel, kolumn, miar i innych właściwości obiektu modelu.
• Projektowanie modelu: postępuj zgodnie z zalecanymi praktykami modelowania danych, takimi jak projekt schematu gwiazdy, aby zapewnić wysoką jakość modeli semantycznych.
• Złożoność modelu: upraszczanie modeli przez usuwanie nieużywanych obiektów (tabel, pól i miar), unikanie niejednoznacznych relacji i ograniczanie złożonych wzorców (takich jak rozłączone tabele parametrów pól).

Ciągle testuj swój model przy użyciu Copilot, aby zapewnić spójne i niezawodne wyniki zarówno podczas wprowadzania zmian w modelu, jak i gdy pojawiają się nowe narzędzia i możliwości do przygotowywania modelu semantycznego dla potrzeb sztucznej inteligencji. Jeśli problemy będą się powtarzać, przejrzyj model z użytkownikami, zapoznaj się z typowymi pytaniami, które mogą zadawać, i uprość projekt, aby osiągnąć lepsze wyniki.

Dowiedz się więcej na temat najlepszych rozwiązań w celu optymalizacji zadawania pytań i uzyskiwania odpowiedzi w usłudze Power BI.

Przygotowywanie danych dla sztucznej inteligencji (wersja zapoznawcza)

W programie Power BI Desktop wybierz ikonę Przygotowywania danych dla sztucznej inteligencji znajdującą się na karcie Narzędzia główne wstążki, jak pokazano na poniższej ilustracji.

Uproszczenie schematu danych (wersja zapoznawcza)

Aby zapewnić spójne i niezawodne wyniki, najpierw uprość schemat, którego może używać Copilot. Oto kilka typowych scenariuszy, w których ten proces może być korzystny:

• Duplikacyjne nazwy pól w tabelach: jeśli wiele tabel ma pola o tej samej nazwie, generowanie dokładnych odpowiedzi może być trudne. Dzięki zapewnieniu unikatowych nazw pól można zmniejszyć zamieszanie i poprawić dokładność pobierania danych.
• Złożoność modeli semantycznych: modele z wieloma nieużywanymi obiektami (takimi jak tabele, pola i miary) mogą powodować niepewność w odpowiedziach. Usprawnij schemat, usuwając niepotrzebne obiekty, aby zmniejszyć niejednoznaczność i potencjalne błędy.

1. W wyświetlonym oknie dialogowym wybierz pozycję Uprość schemat danych , wybierając kartę lub korzystając z menu nawigacji po lewej stronie.

   

2. Aby poprawić Copilotdokładność odpowiedzi, usuń zaznaczenie pól, które nie są istotne dla Copilot analizy, a następnie wybierz pozycję Zastosuj:

   1. W tabeli Accounts usuń zaznaczenie pola relacji unikatowego identyfikatora, rozwijając eksploratora tabel i usuwając zaznaczenie pola Identyfikator konta .
   2. W tabeli Dates odznacz pola pomocnicze sortowania modeli według kolumn, rozwijając eksplorator tabeli i odznaczając pola dla Dzień (Kolejność sortowania) oraz Miesiąc (Kolejność sortowania).

   

3. Wybierz pozycję Zamknij, aby powrócić do strony Widok raportu, gdzie tworzysz zweryfikowane odpowiedzi dla wizualizacji na raporcie.

   

Tworzenie zweryfikowanych odpowiedzi (wersja zapoznawcza)

Tworząc zweryfikowane odpowiedzi, możesz dodawać frazy, pytania lub słowa kluczowe, które użytkownicy mogą zadawać podczas wyszukiwania szczegółowych informacji z modelu semantycznego. Kiedy użytkownicy zadają Copilot pytanie przy użyciu jednej z tych fraz wyzwalających, Copilot może zwrócić odpowiedź na podstawie skonfigurowanej wizualizacji.

1. Na stronie Przegląd szans sprzedażowych wybierz wizualizację „Potok według etapu” w lewym dolnym rogu, kliknij ją prawym przyciskiem i wybierz pozycję Skonfiguruj zweryfikowaną odpowiedź.

   

2. Zestaw sugestii Copilot jest tworzony na podstawie informacji w wizualizacji. Możesz wybrać te sugestie, aby dodać jako frazy połączone z zweryfikowanymi odpowiedziami, wybrać pozycję Odśwież , aby wygenerować nowy zestaw sugestii lub dodać własne.

   Sugestie mogą się różnić w przypadku każdej sesji, dlatego ręcznie skonfiguruj połączone frazy, wybierając opcję dodaj (Copilot).

   

3. Dodaj następujące dwa przykładowe zweryfikowane odpowiedzi i wybierz Enter, aby potwierdzić każdy wpis po zakończeniu:

   • Ile szans jest na każdym etapie sprzedaży?
   • W jaki sposób liczba szans sprzedaży różni się w zależności od etapu sprzedaży?

   Aby dostosować zweryfikowane odpowiedzi, umieść kursor nad każdym wpisem i wybierz opcje edycji (ołówka) lub usuń (kosz na śmieci).

   

4. Wybierz pozycję Zastosuj , a następnie przejdź do widoku Wszystkie zweryfikowane odpowiedzi .

   

5. Lista zweryfikowanych odpowiedzi zawiera wszystkie frazy połączone z wizualizacjami wraz z ich liczbami fraz. Możesz wybrać każdą frazę, aby ją zaktualizować lub usunąć.

   

Dodawanie instrukcji dotyczących sztucznej inteligencji (wersja zapoznawcza)

Korzystając z instrukcji sztucznej inteligencji, możesz zwiększyć Copilotmożliwości, łącząc je z wiedzą organizacji. Zapewniając kluczowy kontekst biznesowy, wskazówki i logikę specyficzną dla domeny, pomagasz Copilot zrozumieć konkretne potrzeby firmy i dostarczać bardziej odpowiednie, dokładne odpowiedzi. W trakcie opracowywania iteracyjnie dopracowuj instrukcje dotyczące AI i przetestuj Copilot odpowiedzi, aby zapewnić dokładność i zgodność z celami biznesowymi.

1. Wybierz pozycję Dodaj instrukcje dotyczące sztucznej inteligencji, skopiuj i wklej poniższy przykład w polu instrukcji, a następnie wybierz pozycję Zastosuj.

   Tailor responses to industry norms for a software company's sales channel. Sales managers monitor their direct and partner sales channels by tracking opportunities and revenue by region, deal size, and channel.
   
   Specific instances:
   - Key earners refers to the top three partners by total revenue.
   - If asked about "Clients", "Customers", or "Organizations" use the Accounts table.
   - For sales cycle questions, always use the Average Opportunity Days measure.
   - Opportunity Days is synonymous with Sales Cycle duration, or Time to Close (TTC)
   - "Leads", "Deals", "Potential Deals" and "Sales Prospects" are all phrases that refer to the opportunities table. 
   - If asked about early stages of an opportunity, only show the Solution stage. 
   - If the audience is leadership, prioritize revenue and opportunity count, as well as the number of deals in the finalize stage.
   

   

2. Wybierz pozycję Zamknij , aby powrócić do strony Widok raportu.

   

Testowanie danych za pomocą Copilot (wersja zapoznawcza)

Przed udostępnieniem danych innym osobom w organizacji przetestuj je dokładnie za pomocą polecenia Copilot. Ten proces testowania obejmuje wypróbowanie typowych pytań, które użytkownicy mogą zadać, aby zapewnić Copilot dokładne i przydatne odpowiedzi. Poeksperymentuj z różnymi danymi wejściowymi na podstawie instrukcji sztucznej inteligencji, aby sprawdzić, czy Copilot można efektywnie obsłużyć szereg scenariuszy. Spróbuj uzyskać dostęp do dostępnych pól z uproszczonego schematu danych, aby potwierdzić, że Copilot można pobrać i wykorzystać dostępne informacje.

1. W okienku Copilot zadaj to przykładowe pytanie i wybierz pozycję Wyślij lub Wprowadź, aby potwierdzić.

   • Którzy trzej partnerzy afiliacyjni mieli najwięcej leadów w strefie wschodniej?

   

2. Odpowiedź w formie listy jest zwracana z użyciem terminów i wariantów zawartych w instrukcjach AI. Możesz przekazać opinię za pomocą przycisków kciuk w górę lub kciuk w dół . Wybierz przycisk Zamknij (X), aby kontynuować.

   

Opublikuj

Gdy opublikujesz raport Power BI w chmurze, możesz łatwo udostępniać go i współpracować w swojej organizacji. Członkowie zespołu mogą uzyskiwać dostęp do raportu i z nim korzystać oraz korzystać z jego modelu semantycznego. Ponadto przy użyciu metody Copilotmożna podejmować bardziej świadome decyzje przy użyciu danych wejściowych języka naturalnego.

1. Wybierz przycisk Publikuj znajdujący się na karcie Narzędzia główne na wstążce. Zapisz zmiany, jeśli zostanie wyświetlony monit i przeszukaj listę dostępnych obszarów roboczych, aby znaleźć obszar roboczy, w którym chcesz opublikować. Wybierz pozycję Mój obszar roboczy, a następnie wybierz pozycję Wybierz.

   

2. Po zakończeniu publikowania otrzymasz link do raportu. Wybierz link Otwórz plik "Revenue Opportunities.pbix" w usłudze Power BI , aby otworzyć raport.

   

Opisy

Nazwa i opis elementu są równie ważne w przypadku odnajdywania danych za pomocą polecenia Copilot. Użyj opisu, aby dostarczyć pełny kontekst języka naturalnego dotyczący elementu, używając odpowiednich i wyraźnych słów kluczowych, gdy jest to uzasadnione, aby pomóc Copilot (i użytkownikom) zrozumieć, na jakie pytania element może odpowiadać.

1. Na pasku akcji wybierz pozycję Plik>Ustawienia.

   

2. Zaktualizuj pole Opis raportu do następującego przykładowego tekstu, a następnie wybierz pozycję Zapisz.

   • Kompleksowa analiza szans sprzedaży i dystrybucji przychodów w różnych wymiarach produktów oprogramowania.

   

3. Na pasku akcji wybierz pozycję Więcej opcji (...), a następnie wybierz opcję Wyświetl semantyczny model .

   

4. W podglądzie modelu semantycznego wybierz pozycjęUstawienia>.

   

5. Zaktualizuj pole Opisu modelu semantycznego do następującego przykładowego tekstu, a następnie wybierz pozycję Zastosuj.

   • Semantyczny model oferuje dane umożliwiające wgląd w możliwości sprzedaży i dystrybucję przychodów dla produktów oprogramowania. Zawiera ona informacje na temat liczby szans sprzedaży na każdym etapie sprzedaży, odmian według etapu i łącznego przychodu według rozmiaru szans sprzedaży i regionu. Ponadto śledzi konta, partnerów, produkty, etapy sprzedaży, działania sprzedaży i daty, zapewniając kompleksowy widok optymalizacji procesów sprzedaży i zwiększenia generowania przychodów.

   

Zatwierdzone dla Copilot (wersja zapoznawcza)

Oznacz model semantyczny jako Zatwierdzony, Copilot aby zasygnalizować Copilot , że model jest zoptymalizowany pod kątem środowisk sztucznej inteligencji. W przypadku modeli, które nie są zatwierdzone, użytkownicy powinni dokładnie sprawdzać wyniki. Jasne komunikaty i wskaźniki są wyświetlane dla odpowiedzi z elementów, które nie zostały zatwierdzone, doradzając użytkownikom skontaktowanie się z właścicielem zawartości w celu przygotowania danych do sztucznej inteligencji i zwiększenia dokładności i istotności.

1. W ustawieniach modelu semantycznego rozwiń ustawienie Zatwierdzone dla Copilot .

2. Zaznacz pole wyboru Zatwierdzone dla Copilot elementu, a następnie wybierz Zastosuj.

   

Następny krok