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Preparare i dati per l'intelligenza artificiale - Istruzioni per l'intelligenza artificiale

Annotazioni

La creazione di istruzioni per intelligenza artificiale e lo schema dei dati di intelligenza artificiale è disponibile solo in Power BI Desktop e per le risposte verificate disponibili sia in Power BI Desktop che nel servizio Power BI. Il consumo di queste funzionalità è disponibile ovunque Copilot esista.

La preparazione dei dati per l'intelligenza artificiale in Power BI implica l'ottimizzazione del modello semantico per migliorare Copilotle prestazioni. Funzionalità come le istruzioni di intelligenza artificiale consentono di 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, assicurandosi che i dati siano pronti 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. Queste istruzioni vengono usate per Copilot 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. Una volta salvate, queste istruzioni vengono usate da Copilot per rispondere in modo più intelligente alle richieste degli utenti.

Le istruzioni per l'intelligenza artificiale rendono Copilot più allineate 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, questo comporta 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

  1. Selezionare il pulsante Prepara dati per l'IA sulla barra multifunzione della scheda Home in Power BI Desktop.

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

    Se le schede in Prep Data for AI sono disabilitate, abilitare Q&A per il modello.

    Screenshot che mostra come abilitare domande e risposte 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 di una finestra di dialogo che mostra 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 per l'intelligenza artificiale

  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. Interagisci con Copilot utilizzando una delle istruzioni che hai impostato.
  4. Assicurarsi che Copilot risponda al modo previsto.
  5. Se è necessario modificare le istruzioni, riaprire la finestra di dialogo Prep data per l'IA e regolare.
  6. Pubblicare o salvare il report. Al termine del test e quando sei soddisfatto delle istruzioni dell'IA, 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, gli utenti finali 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 la Copilot modalità di interpretazione e risposta 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 inquadrare Copilot le risposte nel contesto dell'azienda, adattando le risposte in base all'industria, agli obiettivi strategici, alla terminologia o alla logica operativa. In questo modo gli utenti ottengono 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 total invoice campo.
    • L'attrito % è più positivo, più è basso.
  • 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 mostrano i ricavi, suddividerlo per trimestre e confrontarlo con il campo 'industria'.
    • 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.
    • Chiedere sempre chiarimenti sulla posizione quando l'utente chiede informazioni sulle vendite dei prodotti.

Ingegneria dei prompt per le istruzioni dell'intelligenza artificiale

Poiché le istruzioni di intelligenza artificiale sono fortemente basate su prompt, è importante comprendere le migliori pratiche per l'ingegneria dei prompt quando si sviluppano le istruzioni per un modello semantico. Copilot può essere sensibile alle richieste ricevute, quindi il modo in cui si costruisce l'input influisce sugli output ricevuti da 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.
    • Esempio: Invece di "Sei un esperto analista BI attento ai dettagli", considera "Sei un esperto analista BI che lavora per un grande distributore di generi alimentari." Le risposte devono essere orientate ai dettagli e incentrate sui ricavi e sulla redditività".
  • Usare analogie e linguaggio descrittivo per aiutare il modello a comprendere il risultato desiderato. Gli esempi possono anche svolgere un ruolo fondamentale nell'aiutare il modello a comprendere esattamente ciò che si intende.
    • Esempio: Per le vendite specifiche del prodotto, usare la misura "Total_Sales_Product" (esempio di Prodotto: Word, PowerPoint, Excel, SharePoint, Teams).
  • Evitare ambiguità. Se qualcosa deve essere sottolineato o evitato, è chiaro. Più dettagli e contenuti di supporto puoi fornire Copilot, meglio è.
    • Esempio: Per Total Active Partners usare la misura "Monthly Active Partner Count" (non filtrare la tabella "Clienti").
  • Raggruppare le istruzioni correlate. L'organizzazione delle istruzioni in base al tema o allo scopo (ovvero logica della data, metriche chiave, termini del settore) può aiutare a Copilot comprendere meglio la finalità.
    • Esempio: Vedere un esempio di raggruppamento delle istruzioni correlate nel set completo di istruzioni nello scenario di esempio.
  • L'ordine in cui si creano le istruzioni può influire sull'output ricevuto. Il test di varianti, ordini, esempi e formulazioni diverse consente di ottenere gli output corretti.
  • Suddividere le istruzioni complesse in passaggi più semplici per migliorare la chiarezza e ridurre gli errori.
    • Esempio: Definire "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 il modello LLM (Large Language Model).

Nella sezione seguente è possibile trovare un esempio di un set completo di istruzioni, progettato per adattarsi a un modello complesso specifico.

Scenario di esempio

Vedere lo scenario di esempio seguente per un set di istruzioni di intelligenza artificiale che vengono compilate in modo da 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 "clienti principali" esaminando prima la tabella dei ricavi e quindi restituendo solo i clienti con i valori di ordine più elevati.
  • Alcuni partner sono anche clienti. Non rimuovere questi duplicati, piuttosto indica se si tratta di un partner o di un cliente basandoti sul valore dell'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, Teams) e filtrare la colonna Product dalla tabella Sales .
  • Per Total Active Partners, usare la misura Monthly Active Partner Count_ID (non filtrare nella tabella Customers ).
  • Le vendite di prodotti alimentari provengono sempre dai punti vendita al dettaglio. -Se product_type nella tabella Product è Food, mostra SEMPRE il negozio da cui è stato venduto l'articolo. Le informazioni sull'archivio sono disponibili nella tabella Store con il campo store_name e possono essere collegate a product_type da store_id.

Nota sull'iterazione

Ottenere il massimo dalle istruzioni di intelligenza artificiale spesso richiede un'iterazione. 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

Per un elenco completo, vedere Preparare i dati per l'intelligenza artificiale .

  • Poiché le istruzioni di intelligenza artificiale sono linee guida non strutturate per Copilot, possono essere interpretate solo dall'LLM, ma non possono essere seguite esattamente.
  • 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 archiviate a livello di report in questo momento.
  • 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 funzionalità di Power BI Copilot o impedire/classificare in ordine di priorità determinate funzionalità.
  • Le istruzioni non sono progettate per funzionare con modifiche visive o temi nel tuo report.
  • La possibilità di caricare le istruzioni nella finestra di dialogo in Desktop non è attualmente disponibile.
  • Se stai testando le istruzioni in Desktop, devi 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 Power BI Copilot.
  • 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 ovviare a questo problema, utilizzare il selettore delle competenze e selezionare solo "Crea nuove pagine del report" per assicurarsi che le istruzioni vengano applicate correttamente.

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