Anta en iterativ process för att förbättra dataagenten

Att justera en dataagent är inte en engångskonfiguration– det är en pågående iterativ process som omfattar experimentering, observation och förfining.

Den här artikeln beskriver metodtips som hjälper dig att komma igång med att förbättra din dataagent, men det är viktigt att känna igen att varje datamiljö och användningsfall är unika. Du kanske upptäcker att vissa typer av instruktioner, exempel eller formatering fungerar bättre för dina specifika datauppsättningar, eller att ytterligare kontext behövs för att hjälpa agenten att tolka användarfrågor mer korrekt. När du utvärderar svar kan du förvänta dig att gå igenom utvärderings- och felcykler – ändra agentinstruktioner, expandera din benchmark-uppsättning eller justera exempelfrågor för att lösa förvirring eller förbättra noggrannheten. Med tiden hjälper den här processen till att upptäcka luckor i logik, schemajustering eller frågefraser som kanske inte är omedelbart uppenbara. Nyckeln är att behandla dataagenten som ett utvecklande system som förbättras genom regelbunden testning, feedback och iteration – inte en statisk konfigurationsuppsättning en gång och glömd.

Steg 1: Börja med en benchmark-uppsättning

Börja med ett första riktmärke för exempel för att vägleda din agentkonfiguration och utvärdera prestanda. Använd följande format:

Du kan lära dig mer om att utvärdera din agent i artikeln: Så här utvärderar du din dataagent

Du kan fortsätta att utöka din benchmark-uppsättning över tid för att öka täckningen för de typer av användarfrågor som du förväntar dig att agenten ska hantera.

Steg 2: Diagnostisera felaktiga svar

När dataagenten returnerar ett felaktigt eller suboptimalt resultat tar det tid att analysera orsaken. Genom att identifiera rätt felpunkt kan du göra riktade förbättringar av instruktioner, exempel eller frågelogik.

Ställ följande frågor som en del av din recension:

• Saknas en nödvändig förklaring eller instruktion?
• Är instruktionerna för vaga, otydliga eller vilseledande?
• Är exempelfrågan felaktig eller inte representativ för användarfrågan?
• Är användarfrågan tvetydig med tanke på strukturen eller namngivningen i schemat?
• Är värden inkonsekvent formaterade (t.ex "ca" . "CA" jämfört med ), "Ca"vilket gör det svårare för agenten att tillämpa filter korrekt?

Vart och ett av dessa problem kan påverka agentens förmåga att tolka avsikter och generera korrekta frågor. Att identifiera dem tidigt hjälper till att vägleda effektivare förbättringar i senare steg.

Steg 3: Vägleder bättre resonemang med tydligare agentinstruktioner

Om agenten konsekvent väljer fel datakällor, feltolkar användarinstruktioner eller returnerar dåligt formaterade svar är det ett tecken på att dina instruktioner på agentnivå behöver förfinas. Använd de här anvisningarna för att vägleda hur agenten resonerar genom frågor, väljer datakällor och formaterar sina svar.

Vid iterering av agentinstruktioner:

• Förtydliga datakällans användning: Ange vilka datakällor som ska användas för vissa typer av frågor och i vilken prioritetsordning. Om vissa källor endast ska användas i specifika sammanhang gör du det tydligt.
• Definiera förväntat svarsbeteende: Ange förväntningar på ton, struktur och detaljnivå. Ange om svaren ska vara kortfattade sammanfattningar, inkludera tabellutdata eller ange information på radnivå.
• Vägleda agentens resonemangssteg: Ange ett logiskt ramverk som agenten ska följa när du tolkar en fråga, till exempel omformulera den, identifiera relevanta termer eller välja verktyg baserat på ämne.
• Förklara terminologi: Inkludera definitioner eller mappningar för tvetydiga, affärsspecifika eller ofta missförstådda termer så att agenten kan tolka användarfrågor mer korrekt.

Genom att förbättra dessa instruktioner över tid kan agenten fatta bättre beslut i varje steg – från frågetolkning till frågekörning och slutlig svarsformatering.

Steg 4: Förbättra schematolkningen med hjälp av bättre instruktioner för datakällor

Använd insikter från felanalys för att kontinuerligt förbättra instruktionerna för datakällan. Leta efter mönster i flera felaktiga svar för att identifiera var agenten kan misstolka avsikten, kämpa med schematolkning eller misslyckas med att tillämpa rätt frågelogik.

Uppdatera konfigurationen genom att fokusera på följande områden:

• Förtydliga filteranvändningen: Beskriv uttryckligen när och hur filter ska tillämpas i dina instruktioner. Ange till exempel om filter ska använda exakta matchningar, intervall eller mönstermatchning.
• Lägg till typiska värdeexempel: Hjälp agenten att förstå hur man filtrerar korrekt genom att ange exempelvärden och förväntade format (t.ex. "CA", , "MA"för "NY" tillståndsförkortningar eller "Q1 FY25" för räkenskapsk kvartal).
• Förstärka konsekvensen: Se till att terminologi, formatering och frasering tillämpas konsekvent i instruktioner och exempel. Undvik att blanda förkortningar, höljen eller alternativa etiketter för samma koncept.
• Uppdatera baserat på utvecklande schema eller affärsregler: Om nya tabeller, kolumner eller logik introduceras i dina datakällor justerar du dina instruktioner och exempel för att återspegla dessa ändringar.

Om du itererar den här informationen ser du till att agenten förblir i linje med dina data och affärskontexter– och resulterar i mer exakta och tillförlitliga svar över tid.

Steg 5: Använd målexempel för att vägleda korrekt frågegenerering

Exempelfrågor spelar en viktig roll för att hjälpa agenten att generalisera och generera korrekta svar , särskilt för frågor som rör kopplingar, filtrering och komplex logik. Om dataagenten returnerar felaktiga frågor går du tillbaka till och förfinar dina exempel för att bättre illustrera den förväntade strukturen och logiken.

Fokusera på följande förbättringar:

• Förtydliga kopplingslogik: Om agenten genererar felaktiga kopplingar inkluderar du exempelfrågor som uttryckligen visar hur relaterade tabeller ska kopplas (t.ex. kopplingsnycklar, kopplingstyp).
• Korrigera filtermönster: Visa hur filter ska användas för specifika kolumner, inklusive formateringsinformation (t.ex. LIKE '%keyword%'datumintervall eller höljeskrav).
• Ange förväntade utdata: Gör det tydligt vilka kolumner agenten ska returnera för olika typer av frågor. Detta hjälper dig att styra både strukturen och fokus för den genererade frågan.
• Förfina vaga eller överbelastade exempel: Dela upp allmänna eller alltför breda exempel i mer riktade frågor som återspeglar specifika användarinsikter.
• Se till att du följer de aktuella instruktionerna och schemat: Håll exemplen uppdaterade med de senaste ändringarna av schemat, affärsregler eller instruktionsformat.

Genom att förbättra och utöka dina exempelfrågor baserat på observerade problem ger du agenten starkare referenspunkter för att generera korrekta och sammanhangsmedvetna svar.

Steg 6: Åtgärda anslutningsproblem

Kopplingslogik är en vanlig felkälla i frågegenereringen. När dataagenten returnerar felaktiga eller ofullständiga resultat på grund av kopplingsfel måste du ge tydligare strukturell vägledning och exempel för att hjälpa agenten att förstå hur dina data är relaterade.

Så här förbättrar du kopplingsprecisionen:

• Dokumentkopplingsrelationer tydligt: Ange vilka tabeller som är relaterade, de nycklar som används för koppling (t.ex. EmployeeID, ProductKey), och relationens riktning (t.ex. en-till-många). Inkludera den här vägledningen i relevanta instruktioner för datakällor.
• Inkludera kopplingsexempel i frågor: Lägg till exempelfrågor som uttryckligen visar korrekt kopplingsbeteende för de vanligaste eller komplexa relationerna.
• Förtydliga obligatoriska kolumner mellan anslutna tabeller: Ange vilka fält som ska hämtas från vilken tabell, särskilt när liknande kolumnnamn finns i flera källor.
• Förenkla vid behov: Om de nödvändiga kopplingarna är för komplexa eller felbenägna kan du överväga att platta ut strukturen till en enda avnormaliserad tabell för att minska tvetydigheten och förbättra tillförlitligheten.

Korrekt definierande kopplingslogik – både i instruktioner och exempel – hjälper agenten att förstå hur du navigerar i din datastruktur och returnerar fullständiga, korrekta svar.

Nästa steg

• Koncept för dataagent
• Scenario för dataagent
• Översikt över konfigurationer av dataagenter