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小売分析チームは、粗利額と粗利率の両方を使用して価格決定を行います。 マネージャーがマージンについて質問すると、Copilot はいずれか一方のメジャーを選択します。 チームが最初に行うべきことは何ですか?
余白という単語が含まれるすべての質問に対して、検証済みの回答を作成します。
各メジャーには、それぞれ固有のビジネス名を付け、その単位と計算方法を説明に明記します。
最初に表示される余白メジャーを選択するようにCopilotに指示する AI 命令を追加します。
セマンティック モデルは、地域の販売に関する質問に対して、 CustomerKey、 LoadBatchID、 Customer、および Sales を公開します。 AI のゴールド レイヤーを準備するのに最適な変更はどれですか?
CustomerKey
LoadBatchID
Customer
Sales
Copilot ができるだけ多くのコンテキストを利用できるように、すべてのフィールドを表示したままにしてください。
ビジネス エンティティと信頼できるメジャーは表示したままにし、技術的なキーと読み込みメタデータは非表示にします。
スター スキーマを 1 つのフラット テーブルに置き換えて、Copilot がリレーションシップを必要としないようにします。
ある製薬会社では、承認済みの指標、固定された規制フィルター、および特定のビジュアルを必要とする取締役会からの質問があります。 リーダーは、いくつかの予測可能な方法で質問を表現します。 この要件に最も適したコントロールはどれですか?
承認された質問のトリガー フレーズに焦点を当てた検証済みの回答。
ボードの用語を指標に対応付ける同義語。
規制フィルターをすべての質問に適用する広範な AI 命令。
分析チームは、インポート モードセマンティック モデルからオントロジを生成します。 定義が表示されますが、チームは、エージェントがクエリを実行できる生成されたデータ バインディングも想定しています。 チームは何を評価する必要がありますか?
セマンティック モデルで、生成されたデータ バインディングに対して受信パブリック アクセスで Direct Lake モードを使用する必要があるかどうか。
Foundry IQ がインポート モードセマンティック モデルに直接データ バインディングを提供できるかどうかを示します。
セマンティック モデルを Approved for Copilot としてマークすると、不足しているバインディングが作成されるかどうか。
テストでは購買に関する質問に期待どおりの数値が返されますが、診断結果を見ると、Copilot が非推奨のメジャーを使用していたことがわかります。 セマンティック モデルを承認する前に、分析チームは何を行う必要がありますか?
数値の結果が予想される回答と一致するため、セマンティック モデルを承認します。
非推奨のメジャーを非表示または置換してから、同じ質問と関連する回帰テストを再実行します。
結果を生成したメジャーをユーザーが確認できないように、検証済みの回答を作成します。
作業を確認する前にすべての問題に回答する必要があります。
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