Iteratív folyamat bevezetése az adatügynök fejlesztéséhez

Az adatügynök finomhangolása nem egyszeri beállítás – ez egy folyamatban lévő, iteratív folyamat, amely kísérletezést, megfigyelést és finomítást foglal magában.

Ez a cikk az adatügynök fejlesztésének első lépéseit ismerteti, de fontos felismerni, hogy minden adatkörnyezet és használati eset egyedi. Előfordulhat, hogy bizonyos típusú utasítások, példák vagy formázás jobban működnek az adott adathalmazokhoz, vagy hogy további környezetre van szükség ahhoz, hogy az ügynök pontosabban értelmezze a felhasználói kérdéseket. A válaszok kiértékelése során várhatóan körforgást végez a próbálkozások és hibák révén – az ügynöki utasítások átdolgozásán, a referencia-készlet kibővítésén, vagy a példa-lekérdezések javításán a félreértések megoldása és a pontosság növelése érdekében. Idővel ez a folyamat segít feltárni a logikai, sémaigazítási vagy lekérdezési kifejezések olyan hiányosságait, amelyek nem feltétlenül azonnal nyilvánvalóak. A kulcs az, hogy az adatügynöket folyamatosan fejlődő rendszerként kezeljük, amely rendszeres teszteléssel, visszajelzéssel és iterációval javul – nem egy statikus konfigurációs készlet egyszer és elfelejtve.

1. lépés: Kezdés egy teljesítménymutató-készlettel

Kezdje az ügynökkonfiguráció irányításához és a teljesítmény kiértékeléséhez kapcsolódó példák kezdeti viszonyítási pontjával. Használja a következő formátumot:

Kérdés	Várt lekérdezés	Várt válasz
Hány alkalmazott dolgozik a HR-csapatban?	SELECT COUNT(*) FROM EmployeeDim WHERE DepartmentName = 'HR'	25
Mi az átlagos fizetés a marketingben?	VÁLASSZA KI az átlagos (Salary) értékét az EmployeeCompensation táblából, ahol az osztály = 'Marketing'	85 000 USD
Mely termékek voltak értékesítések a múlt hónapban?	SELECT ProductName FROM Sales WHERE SaleDate >= '2024-05-01'	[A termék, B termék]

Az ügynök értékeléséről a következő cikkben tudhat meg többet: Hogyan értékelheti ki az adatügynököt?

Idővel tovább bővítheti a teljesítményteszt-készletet, hogy növelje az ügynök által kezelt felhasználói kérdések típusainak lefedettségét.

2. lépés: Helytelen válaszok diagnosztizálása

Ha az adatügynök helytelen vagy nem optimális eredményt ad vissza, szánjon időt az ok elemzésére. A megfelelő hibapont azonosítása segít célzottan javítani az utasításokat, példákat vagy lekérdezési logikát.

Tegye fel a következő kérdéseket a véleményezés részeként:

• Hiányzik egy szükséges magyarázat vagy utasítás?
• Az utasítások túl homályosak, nem egyértelműek vagy félrevezetőek?
• Pontatlan vagy nem reprezentatív a példa lekérdezés a felhasználói kérdésre?
• A felhasználó kérdése nem egyértelmű a séma struktúrája vagy elnevezése miatt?
• Az értékek inkonzisztensen vannak formázva (például "ca" vs. vs. "CA""Ca"), ami megnehezíti az ügynök számára a szűrők helyes alkalmazását?

Ezen problémák mindegyike hatással lehet az ügynök szándékának értelmezésére és pontos lekérdezések létrehozására. A korai azonosítás segít a hatékonyabb pontosításban a későbbi lépésekben.

3. lépés: Útmutatás a jobb érveléshez világosabb ügynökutasításokkal

Ha az ügynök következetesen rossz adatforrásokat választ, félreértelmezi a felhasználói szándékot, vagy rosszul formázott válaszokat ad vissza, annak jele, hogy az ügynökszintű utasítások pontosítást igényelnek. Ezekkel az utasításokat követve megtudhatja, hogy az ügynök hogyan hivatkozik a kérdésekre, hogyan választja ki az adatforrásokat, és hogyan formázhatja a válaszokat.

Az ügynök utasításainak iterálásakor:

• Az adatforrások használatának tisztázása: Adja meg, hogy mely adatforrásokat használja adott típusú kérdésekhez, és milyen sorrendben. Ha bizonyos forrásokat csak bizonyos kontextusokban érdemes használni, ezt egyértelművé kell tenni.
• A várt válasz viselkedésének meghatározása: Állítsa be a hangnemre, a szerkezetre és a részletességi szintre vonatkozó elvárásokat. Adja meg, hogy a válaszoknak tömör összefoglalóknak kell-e lenniük, táblázatos kimenetet kell tartalmazniuk, vagy sorszintű részleteket kell megadniuk.
• Útmutató az ügynök érvelési lépéseihez: Adjon meg egy logikai keretrendszert, amit az ügynöknek követnie kell egy kérdés értelmezésekor – például átfogalmazhatja, azonosíthatja a releváns kifejezéseket, vagy témák alapján választhatja ki az eszközöket.
• A terminológia ismertetése: Adjon meg definíciókat vagy leképezéseket a nem egyértelmű, üzleti vagy gyakran félreértett kifejezésekhez, hogy az ügynök pontosabban értelmezhesse a felhasználói kérdéseket.

Ezeknek az utasításoknak az időbeli javítása segít az ügynöknek minden lépésben jobb döntéseket hozni – a kérdések értelmezésétől a lekérdezések végrehajtásáig és a végső válaszformázásig.

4. lépés: A séma megértésének javítása jobb adatforrás-utasítással

A hibaelemzésből származó megállapításokkal folyamatosan fejlesztheti az adatforrás utasításait. Keresse a mintákat több helytelen válaszban annak azonosításához, hogy az ügynök hol értékelhet rosszul szándékot, küzdhet a séma megértésével, vagy nem alkalmazza a helyes lekérdezési logikát.

Frissítse a konfigurációt a következő területekre összpontosítva:

• A szűrőhasználat tisztázása: Explicit módon írja le, hogy mikor és hogyan alkalmazza a szűrőket az utasításokban. Megadhatja például, hogy a szűrőknek pontos egyezést, tartományt vagy mintaegyezést kell-e használniuk.
• Adjon hozzá tipikus érték példákat: Segítsen az ügynöknek megérteni a helyes szűrés módját a mintaértékek és a várt formátumok (például "CA"az "MA""NY" állam rövidítései vagy "Q1 FY25" a pénzügyi negyedévek) megadásával.
• Konzisztencia megerősítése: Győződjön meg arról, hogy a terminológia, a formázás és a kifejezések következetesen alkalmazhatók az utasítások és példák között. Kerülje az azonos fogalomhoz tartozó rövidítések, burkolatok vagy alternatív címkék keverését.
• Frissítés változó sémák vagy üzleti szabályok alapján: Ha új táblákat, oszlopokat vagy logikát vezet be az adatforrásokban, módosítsa az utasításokat és példákat a változásoknak megfelelően.

Ezeknek a részleteknek az iterálása biztosítja, hogy az ügynök igazodjon a változó adatokhoz és az üzleti környezethez, és idővel pontosabb, megbízhatóbb válaszokat eredményez.

5. lépés: Célzott példák használata a pontos lekérdezésgeneráláshoz

A példa-lekérdezések kritikus szerepet játszanak az ügynök általánosításában és pontos válaszok létrehozásában – különösen az illesztésekkel, szűréssel és összetett logikával kapcsolatos kérdések esetében. Ha az adatügynök helytelen lekérdezéseket ad vissza, tekintse át és finomítsa a példákat, hogy jobban szemléltethesse a várt struktúrát és logikát.

Összpontosítson a következő fejlesztésekre:

• Az illesztés logikája tisztázása: Ha az ügynök helytelen illesztéseket hoz létre, olyan példalekérdezéseket is tartalmazhat, amelyek kifejezetten szemléltetik a kapcsolódó táblák csatlakoztatását (pl. illesztéskulcsok, illesztés típusa).
• Helyes szűrőminták: Annak megjelenítése, hogyan kell szűrőket alkalmazni az adott oszlopokra, beleértve a formázás részleteit (például, LIKE '%keyword%'dátumtartományokat vagy burkolati követelményeket).
• Adja meg a várt kimenetet: Egyértelművé teheti, hogy az ügynök mely oszlopokat adja vissza különböző típusú kérdések esetén. Ez segít a generált lekérdezés szerkezetének és fókuszának irányításában.
• Homályos vagy túlterhelt példák pontosítása: Az általános vagy túlságosan tág példákat szétválaszthatja célzottabb lekérdezésekre, amelyek konkrét felhasználói szándékokat tükröznek.
• Győződjön meg arról, hogy az aktuális utasításoknak és sémának megfelelő: A séma, az üzleti szabályok vagy az utasításformátumok legutóbbi módosításaival kapcsolatos példák naprakészen tartása.

Ha a megfigyelt problémák alapján fejleszti és bővíti a példaként szolgáló lekérdezéseket, erősebb referenciapontokat ad az ügynöknek a pontos és környezettudatos válaszok létrehozásához.

6. lépés: Csatlakozással kapcsolatos problémák elhárítása

Az illesztési logika gyakori hibaforrás a lekérdezésgenerálás során. Ha az adatügynök illesztési hibák miatt helytelen vagy hiányos eredményeket ad vissza, egyértelműbb szerkezeti útmutatást és példákat kell megadnia, hogy az ügynök megértse, hogyan kapcsolódnak az adatok.

Az illesztés pontosságának javítása:

• A dokumentumillesztés kapcsolatai egyértelműen: Adja meg a kapcsolódó táblákat, a csatlakozáshoz használt kulcsokat (pl. EmployeeID, ), ProductKeyés a kapcsolat irányát (például egy-a-többhöz). Adja meg ezt az útmutatót a vonatkozó adatforrás-utasításokban.
• Illesztő példák belefoglalása a lekérdezésekbe: Adjon hozzá példa lekérdezéseket, amelyek explicit módon mutatják be a leggyakoribb vagy összetett kapcsolatok helyes illesztési viselkedését.
• A szükséges oszlopok tisztázása az összekapcsolt táblák között: Adja meg, hogy mely mezőket kell lekérni a táblából, különösen akkor, ha több forrásban is léteznek hasonló oszlopnevek.
• Szükség esetén egyszerűsítse az alábbiakat: Ha a szükséges illesztések túl összetettek vagy hibalehetőségek, fontolja meg a struktúra egyetlen denormalizált táblába való összesimítását a kétértelműség csökkentése és a megbízhatóság javítása érdekében.

Az illesztési logika helyes definiálása – utasításokban és példákban is – segít az ügynöknek megérteni, hogyan navigálhat az adatstruktúrában, és hogyan adhat vissza teljes, pontos válaszokat.

Következő lépések

• Az adatügynök fogalma
• Adatügynök forgatókönyve
• Az adatügynök konfigurációinak áttekintése