Condividi tramite

Preparare i dati per l'intelligenza artificiale: istruzioni per l'intelligenza artificiale

La preparazione dei dati per l'intelligenza artificiale in Power BI implica l'ottimizzazione del modello semantico per migliorare le prestazioni di Copilot. Quando si usano funzionalità come le istruzioni di intelligenza artificiale, è possibile fornire contesto e linee guida che migliorano la pertinenza e l'accuratezza delle informazioni dettagliate guidate dall'intelligenza artificiale. Questa guida illustra i passaggi per configurare e testare le istruzioni di intelligenza artificiale per preparare i dati per l'analisi basata sull'intelligenza artificiale.

Le istruzioni di intelligenza artificiale consentono agli autori di modelli di fornire contesto, logica di business e indicazioni specifiche direttamente sul modello semantico. Copilot usa queste istruzioni per interpretare meglio le domande degli utenti incorporando la lingua dell'organizzazione, la terminologia e le priorità analitiche che Copilot non sarebbero altrimenti comprensibili autonomamente.

Queste istruzioni consentono di chiarire i termini aziendali, guidare gli approcci di analisi e fornire contesto dati critico. Dopo aver salvato le istruzioni, Copilot le usa per rispondere in modo più intelligente alle richieste degli utenti.

Le istruzioni dell'intelligenza artificiale rendono Copilot più allineata alla tua azienda. Migliorano la qualità e la pertinenza delle risposte riducendo l'ambiguità e assicurandosi che Copilot comprendano le aspettative di analisi e termini specifici del dominio. In definitiva, questa pratica porta a informazioni più significative, meno frustrazione dell'utente e un'esperienza più fluida con Copilot i report che usano lo stesso modello.

Configurare le istruzioni per l'intelligenza artificiale

Annotazioni

È ora possibile crearedati di preparazione per le funzionalità di intelligenza artificiale sia nel servizio Power BI che in Power BI Desktop. Gli utenti possono utilizzare queste funzionalità ovunque esistano Copilot .

  1. Selezionare il pulsante Preparare dati per l'AI (Prep data for AI) disponibile nella barra multifunzione Home in Power BI Desktop oppure sulla barra multifunzione del modello semantico selezionato nel servizio Power BI.

    Screenshot che mostra la funzionalità Prep Data for AI in Power BI Desktop.

    Se le schede in Prepara i dati per l'IA sono disabilitate, abilita Power BI Q&A per il modello.

    Screenshot che mostra come abilitare Q&A per il modello in Power BI Desktop.

  2. Nella finestra di dialogo passare alla scheda Aggiungi istruzioni per intelligenza artificiale .

  3. Fornire istruzioni sul modello semantico che consentono Copilot di comprendere l'azienda, la terminologia e come classificare in ordine di priorità i dati nel modello.

    Screenshot che mostra una finestra di dialogo con la scheda Istruzioni per intelligenza artificiale in Power BI Desktop.

  4. Selezionare Applica.

Dopo aver chiuso la finestra di dialogo, le modifiche vengono salvate nel modello. Copilot ora usa le istruzioni di intelligenza artificiale.

Testare le istruzioni di intelligenza artificiale in Power BI Desktop

  1. Aprire il Copilot riquadro in Power BI Desktop.
  2. Utilizzare il selettore di competenze per scegliere la capacità specifica Copilot che si desidera testare. È consigliabile scegliere Risposte alle domande sui dati.
  3. Interagire con Copilot usando una delle istruzioni impostate.
  4. Assicurarsi che Copilot risponda in modo accurato.
  5. Se è necessario modificare le istruzioni, riapri la finestra di dialogo Prep data for AI e apporta le modifiche.
  6. Pubblicare o salvare il report. Quando hai terminato i test e sei soddisfatto delle istruzioni dell'AI, pubblica il report sul servizio Power BI.

Annotazioni

Ogni volta che si modifica un'istruzione nella finestra di dialogo Prep data for AI, è necessario aggiornare il riquadro Copilot chiudendolo e riaprendolo.

Assimilare le istruzioni dell'intelligenza artificiale

Dopo aver pubblicato il report nel servizio Power BI o aver salvato le modifiche nel servizio, gli utenti possono sfruttare le istruzioni di intelligenza artificiale ovunque il modello interagisca con Copilot.

Annotazioni

Gli utenti finali non possono visualizzare le istruzioni di intelligenza artificiale impostate sul modello.

Casi d'uso comuni per le istruzioni di intelligenza artificiale

Le istruzioni di intelligenza artificiale offrono un modo flessibile per migliorare il Copilot modo in cui interpreta e risponde alle richieste degli utenti. Anche se esistono molte applicazioni potenziali, due casi d'uso comuni si distinguono: contesto aziendale generale e interpretazione dei dati e regole di analisi.

Contesto aziendale generale e interpretazione dei dati

Le istruzioni possono aiutare a Copilot definire le risposte nel contesto dell'azienda, personalizzare le risposte in base all'industria, agli obiettivi strategici, alla terminologia o alla logica operativa. Quando si usano le istruzioni, è possibile assicurarsi che gli utenti ottengano informazioni più accurate e pertinenti. Alcuni esempi includono:

  • La stagione occupata è da ottobre a febbraio.
  • Frame insights con particolare attenzione alla valutazione dei rischi e alle tendenze di mercato.
  • Quando un utente menziona ABCD, fa riferimento al campo della fattura totale .
  • Una percentuale di abbandono inferiore è considerata più positiva.

Regole di analisi

È possibile guidare Copilot su come affrontare determinati tipi di analisi fornendo regole e preferenze per il modo in cui i dati devono essere sezionati o classificati in ordine di priorità. Alcuni esempi includono:

  • Analizza sempre le vendite su base trimestrale.
  • Quando si visualizzano i ricavi, suddividerlo per trimestre e confrontarlo con il industry campo.
  • Per approfondimenti sulle vendite al dettaglio, dare priorità alle tabelle customsegmentationtable e saleschannel.
  • Usare la sales_fact tabella come origine primaria per tutte le domande correlate alle vendite.
  • Quando un utente chiede informazioni sulle vendite dei prodotti, chiedere sempre chiarimenti sulla posizione.

Ingegneria dei prompt per le istruzioni dell'intelligenza artificiale

Poiché le istruzioni di intelligenza artificiale sono fortemente basate su prompt, è importante comprendere le procedure consigliate per la progettazione dei prompt durante la compilazione delle istruzioni per un modello semantico. Copilot può essere sensibile alle indicazioni ricevute, quindi la costruzione delle indicazioni influisce sui risultati Copilot. Ecco alcuni modi per sfruttare al meglio le istruzioni di intelligenza artificiale, tra cui un esempio di procedure consigliate in azione.

Essere espliciti e specifici

Si presuma che Copilot non abbia compreso come utilizzare il modello di dati o il contesto aziendale per i tuoi dati. Ad esempio, invece di scrivere "Sei un analista BI esperto e attento ai dettagli", considera: "Sei un analista BI esperto che lavora per un grande distributore alimentare". Le risposte devono essere orientate ai dettagli e incentrate sui ricavi e sulla redditività".

Usare analogie e linguaggio descrittivo

Quando si usano analogie e linguaggio descrittivo, il modello consente di comprendere il risultato desiderato. Gli esempi possono anche svolgere un ruolo fondamentale nell'aiutare il modello a comprendere esattamente ciò che si intende. Ad esempio, per le vendite specifiche del prodotto, usare la misura Total_Sales_Product (esempio di prodotto: Word, PowerPoint, Excel, SharePoint, Teams).

Evitare ambiguità

Essere chiari su tutto ciò che si vuole Copilot sottolineare o evitare. Più dettagli e contenuti di supporto puoi fornire Copilot, meglio è. Ad esempio, per Total Active Partners, usare la misura Monthly Active Partner Count. Non filtrare sulla tabella Clienti.

Per comprendere Copilot meglio la finalità, organizzare le istruzioni in base al tema o allo scopo ,ad esempio logica data, metriche chiave e termini del settore. Può essere utile includere elementi strutturali, ad esempio sezioni, gerarchie e intestazioni. Per un esempio di come raggruppare le istruzioni correlate nel set completo di istruzioni, vedere lo scenario di esempio.

L'ordine in cui si creano le istruzioni può influire sull'output ricevuto

È possibile aumentare le probabilità di ottenere output corretti testando diverse varianti, ordini, esempi e formulazioni.

Suddividere le istruzioni complesse in passaggi più semplici

Quando si suddivideno le istruzioni in semplici passaggi, è possibile migliorare la chiarezza e ridurre gli errori. Ad esempio, definire i clienti principali esaminando prima la tabella dei ricavi e quindi restituendo solo i clienti con i valori di ordine più elevati.

Mantenere incentrate le istruzioni

A seconda del modello e delle istruzioni impostate, a volte meno è più. I conflitti e la complessità nelle istruzioni possono causare confusione per i modelli di linguaggio di grandi dimensioni.

Scenario di esempio

Lo scenario di esempio seguente mostra un set di istruzioni di intelligenza artificiale ottimizzate tramite ingegnerizzazione dei prompt per adattarsi a un modello specifico.

Istruzioni per rispondere alle domande relative ai dati

Le vendite di prodotti lordi (GPS) devono fare riferimento al grossrevenue campo nella tabella Revenue .

I migliori venditori fanno riferimento ai primi tre partner con i ricavi più alti. Non visualizzare i clienti a meno che l'utente non richieda esplicitamente.

Identificazione del cliente

  • accountid fa riferimento ai clienti nella tabella Revenue .
  • earningsid fa riferimento ai clienti nella tabella Partners .
  • customid nella tabella degli ordini non fa riferimento ai clienti.
  • Definire i clienti principali esaminando prima la tabella dei ricavi e quindi restituendo solo i clienti con i valori degli ordini più alti.
  • Alcuni partner sono anche clienti. Non rimuovere questi duplicati. In alternativa, indicare se si tratta di un partner o di un cliente in base al valore ID.

Metriche del prodotto

  • Filtrare i dati in base State= Washington a o State= California a meno che l'utente non richieda in modo specifico uno stato diverso.

  • Per le vendite specifiche del prodotto, usare la misura Total_Sales_Product (esempio di prodotto: Word, PowerPoint, Excel, SharePoint o Teams). Filtrare in base alla colonna Product dalla tabella Sales .

  • Per Total Active Partners, utilizzare la misura Monthly Active Partner Count_ID. Non filtrare sulla tabella Clienti.

  • Le vendite di prodotti alimentari provengono sempre dai punti vendita al dettaglio.

    Se il valore product_type nella tabella Product è Food, mostra sempre il negozio in cui è stato venduto l'articolo. Le informazioni sull'archivio sono disponibili nella tabella Store con il campo store_namee possono essere collegate a product_type da store_id.

Annotazioni

Spesso è necessario eseguire l'iterazione per ottenere il massimo vantaggio dalle istruzioni di intelligenza artificiale. Mentre si sperimenta e si osserva come Copilot risponde, si sviluppa una migliore comprensione dei tipi di istruzioni che determinano i risultati migliori per il modello e gli utenti.

Considerazioni e limitazioni

  • Poiché le istruzioni di intelligenza artificiale sono linee guida non strutturate per Copilot, l'LLM li interpreta solo. Non c'è garanzia che l'LLM segua esattamente le istruzioni.
  • Le istruzioni di intelligenza artificiale influiscono sulle Copilot funzionalità, ma non si estendono alle conversazioni generali con Copilot.
  • Le istruzioni di intelligenza artificiale vengono salvate a livello di modello semantico. Le istruzioni non possono essere attualmente archiviate a livello di report.
  • Le istruzioni di intelligenza artificiale non devono essere specifiche dell'utente personale o modificare output non correlati ai dati per l'utente finale.
  • Le istruzioni di intelligenza artificiale non possono disabilitare altre Copilot funzionalità in Power BI o impedire/classificare in ordine di priorità determinate funzionalità da chiamare.
  • Le istruzioni non sono progettate per funzionare con modifiche visive o temi nel tuo report.
  • Attualmente non è possibile caricare le istruzioni nella finestra di dialogo in Desktop.
  • Per testare le istruzioni in Desktop, è necessario chiudere e riaprire il Copilot riquadro per visualizzare le nuove istruzioni applicate.
  • Gli utenti non possono impostare istruzioni per categoria o per modalità (visualizzazione o modifica) in Copilot Power BI.
  • I consumer non possono visualizzare le istruzioni che un autore ha applicato al modello nell'interfaccia utente.
  • Gli utenti finali non possono disabilitare le istruzioni su un modello semantico.
  • Le istruzioni di intelligenza artificiale potrebbero non essere rispettate in Power BI Desktop quando si tenta di creare una pagina, ottenere argomenti suggeriti della pagina del report o un riepilogo del set di dati con Copilot. Per risolvere questo problema, usare il selettore competenze e selezionare solo Crea nuove pagine di report per applicare con successo le istruzioni.
  • Le istruzioni di intelligenza artificiale sono limitate a 10.000 caratteri.

Per un elenco completo di considerazioni e limitazioni, vedere Preparare i dati per l'intelligenza artificiale.

Contenuti correlati

  • Last updated on