Copilot ในบทช่วยสอน Power BI: เตรียมแบบจําลองความหมายสําหรับ AI

ในบทช่วยสอนนี้ คุณเตรียมและกําหนดค่าแบบจําลองความหมายของคุณสําหรับการใช้งาน AI โดยใช้แนวทางปฏิบัติที่แนะนํา ในบทช่วยสอนนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการ:

คำแนะนำ

เมื่อพัฒนาแบบจําลองความหมายใน Power BI ให้เตรียมโมเดลของคุณให้ทํางานอย่างมีประสิทธิภาพด้วย Copilot หากไม่มีการเตรียมการ Copilot ที่เหมาะสม อาจสร้างผลลัพธ์ที่มีประโยชน์และไม่แม่นยําน้อยลง เพื่อให้มั่นใจถึงประสิทธิภาพของโมเดลความหมายของคุณ ให้ปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติในการสร้างแบบจําลองที่ดีที่สุดและทําตามขั้นตอนที่จําเป็น การละเลยการเตรียมการเหล่านี้อาจนําไปสู่ Copilot การผลิตผลลัพธ์ที่ไม่เหมาะสม ส่วนต่อไปนี้แสดงข้อควรพิจารณาหลักสําคัญสําหรับนักพัฒนาและนักวิเคราะห์แบบจําลองความหมายเพื่อปรับปรุง Copilot ประสบการณ์การใช้งานภายใน Power BI:

• องค์กรแบบจําลอง: ให้คําอธิบายฟิลด์ ซ่อนคอลัมน์และหน่วยวัด และหลีกเลี่ยงชื่อฟิลด์ที่ซ้ํากันในตาราง
• แบบแผนการตั้งชื่อที่สอดคล้องกัน: ใช้ชื่อที่มนุษย์อ่านได้สําหรับตาราง คอลัมน์ และหน่วยวัด แยกความแตกต่างระหว่างฟิลด์ที่มีชื่อคล้ายกัน เช่น "ชื่อ" ในตารางลูกค้า และ "ชื่อ" ในตาราง Store
• คําอธิบายที่รัดกุม: ใช้ประโยคที่เป็นคําอธิบายในเอกสารและอธิบายความหมายของตาราง คอลัมน์ หน่วยวัด และคุณสมบัติของวัตถุแบบจําลองอื่นๆ
• การออกแบบแบบจําลอง: ปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติในการสร้างแบบจําลองข้อมูลที่แนะนํา เช่น การออกแบบแบบจําลองมิติที่มีลักษณะคล้ายดาว เพื่อให้แน่ใจว่าแบบจําลองเชิงความหมายมีคุณภาพ
• ความซับซ้อนของแบบจําลอง: ทําให้แบบจําลองง่ายขึ้นโดยการลบออบเจ็กต์ที่ไม่ได้ใช้ (ตาราง เขตข้อมูล และหน่วยวัด) หลีกเลี่ยงความสัมพันธ์ที่ไม่ชัดเจนและการจํากัดรูปแบบที่ซับซ้อน (เช่น ตารางพารามิเตอร์ของเขตข้อมูลแบบไม่ต่อเนื่อง)

ทดสอบแบบจําลองของคุณอย่างต่อเนื่องเพื่อให้แน่ใจว่า Copilot ผลลัพธ์ที่สอดคล้องและเชื่อถือได้ทั้งในขณะที่คุณแนะนําการเปลี่ยนแปลงแบบจําลองและเมื่อเครื่องมือและความสามารถใหม่พร้อมใช้งานสําหรับการเตรียมแบบจําลองความหมายของคุณสําหรับ AI ถ้าปัญหายังคงอยู่ ให้ตรวจสอบแบบจําลองกับผู้ใช้ของคุณ ทําความเข้าใจคําถามทั่วไปที่พวกเขาอาจถาม และลดความซับซ้อนของการออกแบบเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีกว่า

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดเพื่อปรับการถามคําถามให้เหมาะสมและรับคําตอบใน Power BI

เตรียมข้อมูลสําหรับ AI (ตัวอย่าง)

ใน Power BI Desktop เลือก ข้อมูลเตรียมสําหรับไอคอน AI ที่อยู่บนแท็บ หน้าแรก ของริบบอน ดังที่แสดงในรูปต่อไปนี้

ลดความซับซ้อนของสคีมาข้อมูล (ตัวอย่าง)

เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่สม่ําเสมอและเชื่อถือได้ ก่อนอื่นให้ลดความซับซ้อนของสคีมาที่ Copilot สามารถใช้ได้ ต่อไปนี้คือสถานการณ์ทั่วไปที่กระบวนการนี้มีประโยชน์:

• ชื่อเขตข้อมูลซ้ําในตาราง: เมื่อหลายตารางมีเขตข้อมูลที่มีชื่อเดียวกัน อาจเป็นเรื่องท้าทายในการสร้างคําตอบที่ถูกต้อง การรับรองชื่อฟิลด์ที่ไม่ซ้ํากันจะช่วยลดความสับสนและปรับปรุงความแม่นยําของการดึงข้อมูล
• ความซับซ้อนในแบบจําลองความหมาย: แบบจําลองที่มีวัตถุจํานวนมากที่ไม่ได้ใช้ (เช่น ตาราง เขตข้อมูล และหน่วยวัด) อาจทําให้เกิดความไม่แน่นอนในการตอบกลับ ปรับปรุงสคีมาโดยการลบวัตถุที่ไม่จําเป็นออกเพื่อลดความคลุมเครือและข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้น

1. ในกล่องโต้ตอบที่เปิดขึ้น ให้เลือก ลดความซับซ้อนของสคีมาข้อมูล โดยเลือกการ์ดหรือใช้เมนูการนําทางด้านซ้ายมือ

   

2. เมื่อต้องการปรับปรุงความแม่นยําในการตอบสนองของ Copilot ให้ยกเลิกการเลือกฟิลด์ที่ไม่เกี่ยวข้องกับ Copilot ที่จะวิเคราะห์ แล้วเลือก นําไปใช้:

   1. จากตาราง บัญชี ให้ยกเลิกการเลือกเขตข้อมูลความสัมพันธ์ตัวระบุที่ไม่ซ้ํากันโดยขยายตัวสํารวจตารางและยกเลิกการเลือกกล่องสําหรับเขตข้อมูล ID บัญชี
   2. จากตาราง วันที่ ให้ยกเลิกการเลือกเขตข้อมูลตัวช่วยเหลือคอลัมน์ของแบบจําลองโดยขยายตัวสํารวจตารางและยกเลิกการเลือกกล่องสําหรับเขตข้อมูลวัน (ลําดับการจัดเรียง) และเดือน (ลําดับการจัดเรียง)

   

3. เลือก ปิด เพื่อกลับไปยังหน้า มุมมองรายงาน ที่คุณสร้างคําตอบที่ผ่านการตรวจสอบสําหรับวิชวลในรายงาน

   

สร้างคําตอบที่ผ่านการตรวจสอบ (ตัวอย่าง)

ด้วยการสร้างคําตอบที่ผ่านการตรวจสอบ คุณสามารถเพิ่มวลี คําถาม หรือคําสําคัญที่ผู้ใช้อาจถามเมื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึกจากแบบจําลองความหมาย เมื่อผู้ใช้ถาม Copilot คําถามโดยใช้หนึ่งในวลี Copilot ทริกเกอร์เหล่านี้ สามารถส่งกลับคําตอบตามวิชวลที่กําหนดค่าไว้

1. บนหน้า ภาพรวมโอกาสทางการขาย ให้เลือกวิชวล ไปป์ไลน์ตามลําดับขั้น ที่มุมล่างซ้าย คลิกขวา แล้วเลือก ตั้งค่าคําตอบที่ตรวจสอบแล้ว

   

2. ชุดของ Copilot คําแนะนําจะถูกสร้างขึ้นตามข้อมูลในวิชวล คุณสามารถเลือกคําแนะนําเหล่านี้เพื่อเพิ่มเป็นวลีที่เชื่อมต่อกับคําตอบที่ตรวจสอบแล้ว ให้เลือก รีเฟรช เพื่อสร้างชุดคําแนะนําใหม่ หรือเพิ่มคําแนะนําของคุณเอง

   เนื่องจาก Copilot คําแนะนําอาจแตกต่างกันสําหรับแต่ละเซสชัน ให้กําหนดค่าวลีที่เชื่อมต่อด้วยตนเองโดยการเลือกตัวเลือกเพิ่ม (+)

   

3. เพิ่มคําตอบที่ได้รับการยืนยันสองตัวอย่างต่อไปนี้ และเลือก Enter เพื่อยืนยันแต่ละรายการเมื่อเสร็จสิ้น:

   • มีโอกาสทางการขายในแต่ละขั้นตอนการขายเท่าใด
   • จํานวนโอกาสแตกต่างกันอย่างไรตามขั้นตอนการขาย

   หากต้องการปรับคําตอบที่ยืนยันแล้ว ให้วางเมาส์เหนือแต่ละรายการ แล้วเลือกตัวเลือกแก้ไข (ดินสอ) หรือลบ (ถังขยะ)

   

4. เลือก นําไปใช้ แล้วไปที่มุมมอง คําตอบที่ตรวจสอบแล้วทั้งหมด

   

5. รายการคําตอบที่ตรวจสอบแล้วจะแสดงวลีทั้งหมดที่เชื่อมต่อกับวิชวล พร้อมกับจํานวนวลี คุณสามารถเลือกแต่ละวลีเพื่ออัปเดตหรือลบออกได้

   

เพิ่มคําแนะนํา AI (ตัวอย่าง)

เมื่อใช้คําแนะนํา AI คุณสามารถปรับปรุงความสามารถของ Copilot ได้โดยเชื่อมต่อกับความรู้ขององค์กรของคุณ ด้วยการให้บริบททางธุรกิจที่สําคัญ คําแนะนํา และตรรกะเฉพาะของโดเมน คุณจะช่วยให้ Copilot เข้าใจความต้องการเฉพาะของธุรกิจของคุณ และการตอบสนองที่เกี่ยวข้องและแม่นยํามากขึ้น ตลอดการพัฒนาของคุณ ปรับปรุงคําแนะนํา AI ของคุณซ้ํา ๆ และทดสอบ Copilotการตอบสนองของเพื่อให้แน่ใจว่าถูกต้องและสอดคล้องกับเป้าหมายทางธุรกิจ

1. เลือก เพิ่มคําแนะนํา AI คัดลอกและวางตัวอย่างต่อไปนี้ลงในฟิลด์คําแนะนํา แล้วเลือก นําไปใช้

   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. เลือก ปิด เพื่อกลับไปยังหน้ามุมมองรายงาน

   

ทดสอบข้อมูลของคุณด้วย Copilot (ตัวอย่าง)

ก่อนที่จะแชร์ข้อมูลของคุณกับผู้อื่นในองค์กรของคุณ ให้ทดสอบอย่างละเอียดด้วย Copilot กระบวนการทดสอบนี้เกี่ยวข้องกับการลองใช้คําถามทั่วไปที่ผู้ใช้อาจถามเพื่อให้แน่ใจว่า Copilot ให้คําตอบที่ถูกต้องและเป็นประโยชน์ ทดลองกับอินพุตต่างๆ ตามคําสั่ง AI เพื่อตรวจสอบว่า Copilot สามารถจัดการกับสถานการณ์ต่างๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ พยายามเข้าถึงฟิลด์ที่พร้อมใช้งานจาก Schema ข้อมูลแบบง่ายของคุณเพื่อยืนยันว่า Copilot สามารถดึงข้อมูลและใช้ข้อมูลที่มีอยู่ได้

1. จากบานหน้าต่าง Copilot ให้ถามคําถามตัวอย่างนี้และเลือก ส่ง หรือ ป้อน เพื่อยืนยัน

   • บริษัทในเครือสามแห่งใดที่มีโอกาสในการขายมากที่สุดในโซนตะวันออก

   

2. การตอบกลับรายการจะถูกส่งกลับโดยใช้ข้อกําหนดและความแปรปรวนที่รวมอยู่ในคําสั่ง AI คุณสามารถให้ข้อเสนอแนะได้โดยใช้ปุ่มยกนิ้วโป้งขึ้นหรือนิ้วโป้งลง เลือกปุ่มปิด (X) เพื่อดําเนินการต่อ

   

ตีพิมพ์

เมื่อคุณเผยแพร่รายงาน Power BI ของคุณไปยังระบบคลาวด์ คุณสามารถแชร์และทํางานร่วมกันภายในองค์กรของคุณได้อย่างง่ายดาย สมาชิกในทีมสามารถเข้าถึงและโต้ตอบกับรายงานและแบบจําลองความหมายได้ นอกจากนี้ ด้วยการใช้ Copilot คุณสามารถตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาดยิ่งขึ้นโดยใช้การป้อนข้อมูลภาษาธรรมชาติกับข้อมูลของคุณ

1. เลือกปุ่ม เผยแพร่ บนแท็บ หน้าแรก ของริบบอน บันทึกการเปลี่ยนแปลงหากได้รับพร้อมท์ และค้นหารายการพื้นที่ทํางานที่พร้อมใช้งานของคุณเพื่อค้นหาพื้นที่ทํางานที่คุณต้องการเผยแพร่ เลือก พื้นที่ทํางานของฉัน แล้วเลือก เลือก

   

2. เมื่อการเผยแพร่เสร็จสิ้น คุณจะได้รับลิงก์ไปยังรายงานของคุณ เลือกลิงก์ เปิด 'Revenue Opportunities.pbix' ใน Power BI เพื่อเปิดรายงาน

   

คำอธิบาย

ชื่อและคําอธิบายของรายการมีความสําคัญเท่าเทียมกันสําหรับการค้นพบข้อมูลด้วย Copilot ใช้คําอธิบายเพื่อให้บริบทภาษาธรรมชาติเต็มรูปแบบเกี่ยวกับรายการ โดยใช้คําสําคัญที่เกี่ยวข้องและแตกต่างกันเมื่อเหมาะสมเพื่อช่วย Copilot (และผู้ใช้ของคุณ) ทราบว่ารายการสามารถตอบอะไรได้

1. จากแถบการดําเนินการ เลือกการตั้งค่าไฟล์>

   

2. อัปเดตฟิลด์ คําอธิบายรายงาน เป็นข้อความตัวอย่างต่อไปนี้ แล้วเลือก บันทึก

   • การวิเคราะห์โอกาสการขายที่ครอบคลุมและการกระจายรายได้ในมิติต่าง ๆ สําหรับผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์

   

3. จากแถบการดําเนินการ ให้เลือก ตัวเลือกเพิ่มเติม (...) แล้วเลือกตัวเลือก ดูแบบจําลองความหมาย

   

4. ภายในตัวแสดงแบบจําลองความหมาย ให้เลือกการตั้งค่า>

   

5. อัปเดตฟิลด์ คําอธิบายแบบจําลองความหมาย เป็นข้อความตัวอย่างต่อไปนี้ แล้วเลือก นําไปใช้

   • แบบจําลองความหมายให้ข้อมูลสําหรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับโอกาสการขายและการกระจายรายได้สําหรับผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์ ซึ่งรวมถึงข้อมูลเกี่ยวกับจํานวนโอกาสในแต่ละขั้นตอนการขาย การเปลี่ยนแปลงตามขั้นตอน และผลรวมรายได้ตามขนาดโอกาสและภูมิภาค นอกจากนี้ยังติดตามบัญชี คู่ค้า ผลิตภัณฑ์ ขั้นตอนการขาย กิจกรรมการขาย และวันที่ เพื่อให้มุมมองที่ครอบคลุมเพื่อปรับกระบวนการขายให้เหมาะสมและเพิ่มการสร้างรายได้

   

อนุมัติสําหรับ Copilot (พรีวิว)

ทําเครื่องหมายโมเดลความหมายของคุณเป็น อนุมัติสําหรับ Copilot เพื่อส่งสัญญาณไปยัง Copilot ว่าโมเดลได้รับการปรับให้เหมาะสมสําหรับประสบการณ์ AI สําหรับรุ่นที่ไม่ได้รับการอนุมัติ ผู้ใช้ควรตรวจสอบผลลัพธ์อย่างรอบคอบ ข้อความและตัวบ่งชี้ที่ชัดเจนจะปรากฏขึ้นสําหรับคําตอบจากรายการที่ไม่ได้รับการอนุมัติ โดยแนะนําให้ผู้ใช้ติดต่อเจ้าของเนื้อหาเพื่อเตรียมข้อมูลสําหรับ AI และปรับปรุงความถูกต้องและความเกี่ยวข้อง

1. ในการตั้งค่าสําหรับโมเดลความหมาย ให้ขยายการตั้งค่า อนุมัติสําหรับ Copilot

2. เลือกกล่องกาเครื่องหมายสําหรับ อนุมัติสําหรับ Copilot แล้วเลือก นําไปใช้

   

ขั้นตอนถัดไป