Copilot Esercitazione su Power BI: Preparare il modello semantico 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.

In questa esercitazione si prepara e si configura il modello semantico per l'uso di intelligenza artificiale applicando le procedure consigliate. In questa esercitazione, imparerai a:

• Semplificare lo schema dei dati
• Creare risposte verificate
• Aggiungere istruzioni per l'intelligenza artificiale
• Contrassegnare come preparato per l'intelligenza artificiale

Importante

Questa esercitazione include funzionalità di anteprima .

Annotazioni

Copilot gli output non sono deterministici, ovvero è possibile che un utente riceva un output diverso da un'esperienza Copilot , nonostante usi gli stessi dati di richiesta e di base. È importante impostare le aspettative con gli utenti in modo che sappiano quali tipi di output aspettarsi e Copilot come possono valutare o convalidare questi output, per se stessi.

Altre informazioni sull'uso responsabile di Copilot in Power BI.

Indicazioni

Quando si sviluppa un modello semantico in Power BI, è fondamentale preparare il modello per lavorare in modo efficace con Copilot. Senza una preparazione adeguata, Copilot può generare risultati meno utili e imprecisi. Per garantire l'efficacia del modello semantico, attenersi alle procedure di modellazione consigliate ed eseguire i passaggi essenziali. L'abbandono di queste operazioni può portare alla produzione di Copilot risultati non ottimali. Le sezioni seguenti illustrano le considerazioni chiave per sviluppatori e analisti di modelli semantici per migliorare le Copilot esperienze all'interno di Power BI:

• Organizzazione del modello: assicurarsi che attività come fornire descrizioni dei campi, nascondere colonne e misure ed evitare nomi di campo duplicati tra le tabelle siano completate.
• Convenzioni di denominazione coerenti: usare nomi leggibili per tabelle, colonne e misure e distinguere tra campi denominati in modo analogo, ad esempio "Name" nella tabella Customer e "Name" nella tabella Store.
• Descrizioni concise: usare frasi descrittive per documentare e spiegare il significato di tabelle, colonne, misure e altre proprietà dell'oggetto modello.
• Progettazione del modello: seguire le procedure consigliate per la modellazione dei dati, ad esempio la progettazione dello schema star, per garantire modelli semantici di qualità.
• Complessità del modello: semplificare i modelli rimuovendo oggetti inutilizzati (tabelle, campi e misure), evitando relazioni ambigue e limitando modelli complessi (ad esempio tabelle dei parametri di campo disconnesse).

Testare continuamente il modello con Copilot per garantire risultati coerenti e affidabili sia man mano che si introducono modifiche al modello e man mano che diventano disponibili nuovi strumenti e funzionalità per la preparazione del modello semantico per l'intelligenza artificiale. Se i problemi persistono, esaminare il modello con gli utenti, comprendere le domande comuni che potrebbero porre e semplificare la progettazione per ottenere risultati migliori.

Altre informazioni sulle procedure consigliate per ottimizzare le domande e ottenere risposte in Power BI.

Preparazione dei dati per l'intelligenza artificiale (anteprima)

In Power BI Desktop, selezionare l'icona Prepara dati per l'IA nella scheda Home della barra multifunzione, come illustrato nell'immagine seguente.

Semplificare lo schema dei dati (anteprima)

Per garantire risultati coerenti e affidabili, il primo passaggio consiste nel semplificare lo schema che Copilot può essere usato. Ecco alcuni scenari comuni in cui questo processo può essere utile:

• Duplicare i nomi dei campi tra tabelle: quando più tabelle hanno campi con lo stesso nome, può essere difficile generare risposte accurate. Assicurandosi che siano selezionati nomi di campo univoci, è possibile ridurre la confusione e migliorare l'accuratezza del recupero dei dati.
• Complessità nei modelli semantici: i modelli con molti oggetti inutilizzati (ad esempio tabelle, campi e misure) possono introdurre incertezza nelle risposte. Semplificando lo schema rimuovendo oggetti non necessari, si riducono l'ambiguità e gli errori potenziali quando si gestiscono elementi non necessari.

1. Nella finestra di dialogo visualizzata scegliere Semplifica lo schema dei dati selezionando la scheda o usando il menu di spostamento a sinistra.

   

2. Per migliorare l'accuratezza Copilotdella risposta, deselezionare i campi seguenti che non sono rilevanti per Copilot l'analisi, quindi selezionare Applica:

   1. Dalla tabella Accounts deselezionare il campo relazione dell'identificatore univoco espandendo l'Esplora tabelle e deselezionando la casella per il campo Account ID.
   2. Dalla tabella Dates, deseleziona i campi di ordinamento del modello espandendo l'Esplora tabelle e deselezionando le caselle per i campi Giorno (Ordine di ordinamento) e Mese (Ordine di ordinamento).

   

3. Selezionare Chiudi per tornare alla pagina Visualizzazione report , in cui si creano risposte verificate per gli oggetti visivi nel report.

   

Creare risposte verificate (anteprima)

Creando risposte verificate, è possibile aggiungere frasi, domande o parole chiave che gli utenti potrebbero porre quando cercano informazioni dettagliate dal modello semantico. Quando gli utenti pongono Copilot una domanda usando una di queste frasi di attivazione, Copilot può restituire una risposta sulla base dell'oggetto visivo configurato.

1. Nella pagina Panoramica delle opportunità, selezionare l'elemento visivo Pipeline by Stage nell'angolo in basso a sinistra, quindi fare clic con il pulsante destro del mouse e selezionare Configura una risposta verificata.

   

2. Viene creato un set di Copilot suggerimenti basato sulle informazioni nell'elemento visivo. È possibile selezionare questi suggerimenti da aggiungere come frasi connesse alle risposte verificate, selezionare Aggiorna per generare un nuovo set di suggerimenti o aggiungerne uno personalizzato.

   Poiché Copilot i suggerimenti possono variare per ogni sessione, configurare manualmente le frasi collegate selezionando l'opzione aggiungi (+).

   

3. Aggiungi le seguenti due risposte verificate e seleziona Invio per confermare ogni voce quando fatto:

   • Quante opportunità si trovano in ogni fase di vendita?
   • In che modo il numero di opportunità varia in base alla fase di vendita?

   Per regolare le risposte verificate, passare il mouse sopra ogni voce e selezionare le opzioni di modifica (matita) o eliminazione (cestino).

   

4. Selezionare Applica e quindi passare alla visualizzazione Tutte le risposte verificate .

   

5. Le risposte verificate elencano tutte le frasi connesse agli oggetti visivi, insieme ai conteggi delle frasi. È possibile selezionare ogni frase per aggiornarla o rimuoverla.

   

Aggiungere istruzioni per l'intelligenza artificiale (anteprima)

Le istruzioni di intelligenza artificiale consentono di migliorare Copilotle funzionalità collegandola alle conoscenze dell'organizzazione. Fornendo contesto aziendale chiave, linee guida e logica specifica del dominio, è possibile Copilot comprendere le esigenze specifiche dell'azienda e fornire risposte più pertinenti e accurate. Durante lo sviluppo, perfezionare in modo iterativo le istruzioni di intelligenza artificiale e testare Copilotle risposte per garantire l'accuratezza e l'allineamento con gli obiettivi aziendali.

1. Scegliere Aggiungi istruzioni di intelligenza artificiale, copiare e incollare l'esempio seguente nel campo istruzioni e selezionare Applica.

   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. Selezionare Chiudi per tornare alla pagina Visualizzazione report.

   

Testare i dati con Copilot (anteprima)

Prima di condividere i dati con altri utenti dell'organizzazione, è necessario testarli accuratamente con Copilot. Ciò implica la prova di domande comuni che gli utenti potrebbero porre per garantire Copilot risposte accurate e utili, sperimentare input diversi in base alle istruzioni di intelligenza artificiale per verificare che Copilot possano gestire in modo efficace una serie di scenari e tentare di accedere ai campi disponibili dallo schema dei dati semplificato per verificare che Copilot possano recuperare e usare le informazioni disponibili.

1. Copilot Nel riquadro porre questa domanda di esempio e selezionare Invia o Invio per confermare.

   • Quali 3 consociate avevano più contatti nella zona est?

   

2. Viene restituita una risposta di elenco usando i termini e le varianze incluse nelle istruzioni dell'intelligenza artificiale. È possibile fornire commenti e suggerimenti usando i pulsanti thumbs up o thumbs down . Selezionare il pulsante Chiudi (X) per continuare.

   

Pubblicare

La pubblicazione del report di Power BI nel cloud consente la condivisione e la collaborazione all'interno dell'organizzazione, consentendo ai membri del team di accedere e interagire con il report e il relativo modello semantico. Inoltre, con Copilot, può aiutare a prendere decisioni più informate usando input in linguaggio naturale con i dati.

1. Selezionare il pulsante Pubblica nella scheda Home della barra multifunzione. Salvare le modifiche se richiesto e cercare nell'elenco delle aree di lavoro disponibili per trovare l'area di lavoro in cui si vuole pubblicare. Selezionare Area di lavoro personale e quindi Seleziona.

   

2. Al termine della pubblicazione, viene visualizzato un collegamento al report. Selezionare il collegamento Apri 'Revenue Opportunities.pbix' in Power BI per aprire il report.

   

Descrizioni

Il nome e la descrizione dell'elemento sono ugualmente importanti per l'individuazione dei dati con Copilot. Usare la descrizione per fornire il contesto completo del linguaggio naturale sull'elemento, utilizzando parole chiave pertinenti e distinte quando appropriato per aiutare Copilot (e gli utenti) a sapere a quali domande l'elemento può rispondere.

1. Nella barra delle azioni selezionare Impostazioni file>.

   

2. Aggiornare il campo Descrizione report al testo di esempio seguente, quindi selezionare Salva.

   • Un'analisi completa delle opportunità di vendita e della distribuzione dei ricavi in varie dimensioni per i prodotti software.

   

3. Dalla barra delle azioni selezionare altre opzioni (...) e quindi l'opzione Visualizza modello semantico .

   Schermata di un report pubblicato e dell'opzione di visualizzazione del modello semantico.

4. Nel visualizzatore di modelli semantici selezionare Impostazioni file>.

   

5. Aggiornare il campo Descrizione modello semantico al testo di esempio seguente, quindi selezionare Applica.

   • Il modello semantico offre dati per informazioni dettagliate sulle opportunità di vendita e sulla distribuzione dei ricavi per i prodotti software. Include informazioni sul numero di opportunità in ogni fase di vendita, variazioni per fase e ricavi totali in base alle dimensioni e all'area dell'opportunità. Inoltre, tiene traccia di account, partner, prodotti, fasi di vendita, attività di vendita e date, offrendo una visione completa per ottimizzare i processi di vendita e migliorare la generazione dei ricavi.

   

Preparazione dell'intelligenza artificiale (anteprima)

Contrassegnare il modello semantico come Prepped for AI è un passaggio fondamentale perché segnala che Copilot il modello è ottimizzato per le esperienze di intelligenza artificiale. Per i modelli che non sono preparati, gli utenti dovrebbero esaminare attentamente i risultati. I messaggi e gli indicatori chiari vengono visualizzati per le risposte da elementi che non sono preparati, invitando gli utenti a contattare il proprietario del contenuto per preparare i dati per l'IA e garantire precisione e pertinenza.

1. Nelle impostazioni per il modello semantico espandere l'impostazione di preparazione dell'intelligenza artificiale .

2. Selezionare la casella di controllo Prepped for AI e quindi selezionare Applica.

   

Passo successivo

Individuare i dati e porre domande