AI를 위한 데이터 준비에 대한 질문과 대답

비고

AI 지침 및 AI 데이터 스키마작성은 Power BI Desktop에서만 사용할 수 있으며 확인된 답변의 경우 Power BI Desktop과 Power BI 서비스 모두에서 사용할 수 있습니다. 이러한 기능의 사용은 코필로트가 존재하는 모든 곳에서 사용할 수 있습니다.

도구 기능

현재 Power BI는 내 데이터를 Copilot용으로 준비하는 데 도움이 되는 기능이 무엇인가요?

현재 Power BI는 자연어 처리에 대비하도록 모델을 구성하는 네 가지 주요 도구 기능을 제공합니다.

• AI 데이터 스키마: 코필로트 사용을 위해 스키마의 하위 집합을 선택할 수 있습니다.
• 확인된 답변: 정확도 및 안정성에 대해 유효성을 검사하는 모델 작성자가 설정한 구성된 응답입니다. 작성자는 사용자가 할당된 범주에 속하는 질문을 할 때 코필로트가 확인된 답변에 사용할 특정 시각적 개체를 설정할 수 있습니다.
• AI 지침: 모델에 설정하여 모델의 데이터에 대한 더 많은 컨텍스트를 제공하고, Copilot가 어떤 데이터에 집중할지 이해하도록 안내하고, 코필로트와 상호 작용할 때 사용자가 사용할 수 있는 특정 매핑을 이해하는 데 도움이 됩니다.
• 설명: 데이터 컨텍스트에 대한 자세한 정보를 제공하기 위해 테이블 및 열에 설정된 설명입니다. 설명은 DAX(데이터 분석 식) q 쿼리 및 부조종사 검색 기능에만 사용됩니다.

Power BI Copilot 도구 기능을 어떤 순서로 구현해야 하나요?

Power BI Copilot에서 가장 많은 가치를 얻으려면 다음 순서로 도구 기능을 구현하는 것이 좋습니다.

1. AI 데이터 스키마를 정의합니다.

   먼저 데이터 질문에 대답할 때 Copilot가 참조해야 하는 특정 테이블, 필드 및 측정값을 선택합니다.

   모델을 개발하는 동안 최종 사용자 쿼리와 관련이 없는 요소를 포함할 수 있습니다. 스키마의 범위를 좁히면 Copilot가 모델의 가장 의미 있는 부분에 집중할 수 있으므로 특히 겹치거나 비슷한 이름의 필드가 있는 큰 데이터 세트의 모호성을 줄일 수 있습니다.

   여기서는 AI 데이터 스키마가 Copilot가 올바른 데이터에 집중하는 데 어떻게 도움이 되는지에 대한 예가 있습니다.

   전체 스키마를 사용하는 경우 Copilot가 판매라고 말할 때 사용자의 의도에 대해 항상 명확하지는 않습니다. 이 경우 Copilot는 GPM 또는 총이익률(매출에 대한 합법적인 해석)을 반환했지만 이 팀이 일반적으로 판매를 분석하는 데 사용하는 메트릭은 반환하지 않았습니다.

   모델 작성자가 AI에 대한 데이터를 준비하기 위해 이동하고 Total GPM 측정값이 Copilot에 전달된 스키마에 포함되지 않도록 제거합니다.

   이제 사용자가 동일한 질문을 할 때 Copilot는 답변을 얻을 수 있는 위치에 대해 더 명확하게 설명하며 이 팀의 정의 및 측정값으로 판매를 올바르게 해석합니다.

   

2. 확인된 답변을 만듭니다.

   사용자가 질문할 수 있는 일반 또는 미묘한 질문에 대해 확인된 답변을 설정합니다.

   이렇게 하려면 시각적 개체를 선택하고 "확인된 답변 만들기"를 선택합니다. 그런 다음, 사용자가 질문을 어떻게 표현해야 하는지를 반영하는 트리거 구를 추가합니다. 사용자가 Copilot에서 일치하거나 유사한 구를 입력하면 신뢰할 수 있는 시각적 개체를 반환하여 보고서 전체에서 일관되고 고품질의 응답을 보장합니다.

   다음 예제에서는 확인된 답변의 이점을 보여줍니다. 사용자가 지역별 판매를 요청합니다. 코필로트는 영역을 제품 영역으로 해석하고 제품 및 판매 목록을 반환합니다. 그러나 사용자는 지역 또는 위치별로 판매를 찾고 있었습니다.

   모델 작성자가 지역별 판매를 포함하는 시각적 개체를 사용하여 확인된 답변을 설정합니다. 시각적 개체에서 확인된 답변을 설정하도록 선택한 후 모델 작성자가 사용자에게 요청할 때 이 특정 시각적 응답을 반환해야 하는 트리거 구를 포함합니다.

   이제 사용자가 지역별 판매액을 묻는 메시지가 표시되면 모델 작성자가 승인한 확인된 답변이 Copilot에서 반환됩니다.

   

3. AI 지침을 추가합니다.

   스키마 및 확인된 답변을 정의한 후 AI 지침을 사용하여 모델 수준에서 Copilot의 동작을 안내합니다.

   지침은 비즈니스 논리를 명확히 하고, 사용자 용어를 모델 필드에 매핑하고, 특정 유형의 데이터를 해석하거나 분석하는 방법에 대한 코필로트를 직접 지정하는 데 도움이 됩니다. 코필로트가 자체적으로 유추하지 않을 컨텍스트를 제공하는 데 유용합니다.

   다음 예제에서는 AI 명령을 사용하여 Copilot에 더 많은 컨텍스트를 제공하는 방법을 보여 줍니다. 사용자는 2012년 바쁜 시기에 판매를 요청했습니다. 바쁜 계절은 이 조직 내에서 잘 정의되고 일반적으로 사용되는 구입니다. 그러나 의미 체계 모델은 어디에서도 이 용어의 표시가 없습니다. 모델 작성자가 사용 중인 시즌이 6월-8월로 정의된다는 지침을 설정합니다.

   이제 사용자가 바쁜 계절에 판매에 대해 다시 질문할 때 Copilot는 이 정의된 용어를 이해하고 응답을 제공할 수 있습니다.

   

4. 테이블 및 열에 설명을 추가합니다.

   설명은 Copilot가 모델을 이해하는 데 사용할 수 있는 추가 메타데이터를 제공합니다.

   설명은 현재 일부 부조종사 동작에만 영향을 주지만 향후 기능에서 더 큰 역할을 할 것입니다. 이제 이를 추가하면 Power BI에서 자연어 상호 작용을 통해 장기적인 성공을 위한 강력한 기반을 구축할 수 있습니다.

모델 대신 보고서에 도구를 만들 수 있나요?

현재 도구 및 구성 기능은 모델에서만 사용할 수 있습니다. 동일한 모델에서 빌드된 다른 보고서를 구성하는 것은 아직 지원되지 않습니다. 스키마, 확인된 답변, 동의어, 지침 및 설명은 의미 체계 모델에서 설정되지만 보고서에는 설정되지 않습니다.

내 데이터를 코필로트용으로 준비하면 영향을 받는 부조종사 기능은 무엇인가요?

다음 표를 참조하세요.

역량	AI 데이터 스키마	확인된 답변	AI 지침	설명
내 보고서의 요약 가져오기	아니오	아니오	예	아니오
내 보고서의 시각적 개체에 대한 질문하기	아니오	예	예	아니오
의미 체계 모델에 대한 질문하기	예	예	예	아니오
보고서 페이지 만들기	아니오	아니오	예	아니오
검색	아니오	예	아니오	예
DAX 쿼리	아니오	아니오	예	예

사용할 기능 파악

코필로트가 올바른 필드를 선택하도록 하려고 합니다. 어떤 기능을 사용해야 하나요?

1. AI 데이터 스키마를 정의합니다.

   사용자의 요구 사항과 관련이 없는 테이블, 열 또는 필드를 제거합니다. 이렇게 하면 Copilot가 모델의 가장 관련성이 큰 부분에 집중할 수 있으므로 쿼리에 응답할 때 올바른 필드를 선택할 수 있습니다.

2. 보고서에서 시각적 개체에 대해 확인된 답변을 사용합니다.

   질문에 대한 답변이 보고서의 시각적 개체에서 파생될 수 있는 경우 확인된 답변을 만듭니다. 이렇게 하면 사용자가 특정 트리거 구를 사용하여 질문을 할 때 Copilot는 올바른 시각적 개체를 일관되게 반환합니다.

3. 특정 필드에 대한 지침을 사용자 지정합니다.

   스키마 및 확인된 답변을 설정하면 AI 지침을 사용하여 특정 필드를 선택할 때 Copilot를 안내할 수 있습니다. 다른 준비 데이터 AI 기능이 설정된 후 미세 조정 및 고급 시나리오에 대한 지침을 사용하는 것이 좋습니다. 이 단계 시퀀스를 사용하면 Copilot가 모델의 구조 및 정의된 지침에 따라 사용자에게 가장 정확하고 상황에 맞는 결과를 반환하도록 합니다.

나는 내가 사용하는 용어를 이해하기 위해 코필로트를 얻기 위해 노력하고 있어요. 어떤 기능을 사용해야 하나요?

Copilot라는 용어가 항상 모델에서 참조할 수 있는 올바른 단일 항목이 있다는 것을 이해하려고 애쓰는 경우 AI 지침을 통해 대체 이름을 제공할 수 있습니다.

예를 들어 팀에서 제품을 판매하는 사람들을 "클로즈"라고 부르는 경우 가장 좋은 옵션은 "판매자"를 "클로저"라고도 설정하여 AI 지침에서 참조를 제공하는 것입니다.

Q&A 설정을 통해 설정된 동의어는 고려되지만, Copilot가 의미 체계 모델의 질문에 대답하는 경우에만 적용됩니다. 코필로트에 대한 데이터를 준비하는 데 도움이 되는 동의어를 포함하기 위해 적극적으로 노력하고 있습니다.

나는 조건이나 그룹화와 용어를 이해하기 위해 코필로트를 얻기 위해 노력하고 있어요. 어떤 기능을 사용해야 하나요?

팀에서 모델의 테이블/필드와 정확히 일치하는 1:1이 아닌 특정 용어를 사용하는 경우 AI 지침을 사용하면 특정 조건 또는 그룹화에서 다른 항목을 명확히 하는 데 도움이 됩니다.

예를 들어 영업 팀은 특정 달에 100개 이상의 목표% 판매하는 사람으로 "성과가 높은 사람"을 분류할 수 있습니다. 그런 다음, 다음 지침을 Copilot에 제공할 수 있습니다.

성과가 높다는 것은 월간 목표의 100개% 이상을 충족하는 판매자를 의미합니다.

이제 사용자가 "지난 달에 누가 높은 성과를 거두었는가?" 하고 물었을 때 코필로트는 팀과 조직에서 성과가 높은 사람의 의미를 이해합니다.

또 다른 예는 팀이 다른 시즌을 분류하는 방법과 함께 올 수 있습니다. 예를 들어 팀에서 Jan-May 느린 시즌으로 참조될 수 있고, 6월에서 9월은 바쁜 시즌이 될 수 있으며, 10월부터 12월까지는 표준 시즌일 수 있습니다.

AI 지침 내에서 다음을 설정할 수 있습니다.

• 느린 시즌 은 1월에서 5월을 의미합니다.
• 바쁜 계절 은 6 월에서 9 월을 의미합니다.
• 표준 시즌 은 10월부터 12월까지입니다.

이제 사용자가 "작년 바쁜 시즌의 총 매출은 무엇이었는지?"라고 물었을 때 코필로트는 사용자가 바쁜 계절에 따라 어떤 기간을 의미하는지 이해합니다.

나는 가장 일반적으로 묻는 질문에 대한 올바른 대답을 반환하기 위해 코필로트를 얻기 위해 노력하고 있습니다. 어떤 기능을 사용해야 하나요?

보고서 및 데이터의 소비자는 가장 자주 묻는 일반적인 질문이 있을 수 있습니다. 이 문제를 해결하는 가장 좋은 방법은 확인된 답변을 모델에 적용하는 것입니다. 시각적 개체를 선택하고 트리거 구를 설정하여 확인된 답변을 적용합니다. 사용자가 토픽에 대해 묻을 때 할당된 시각적 개체를 사용하여 정보를 반환합니다.

예를 들어 보고서 및 모델의 소비자는 판매 합계 및 금액에 대해 "지난 주에 가장 높은 판매량을 기록한 제품은 무엇인가요?"라는 질문을 자주 합니다. 확인된 답변을 설정하면 Copilot가 올바른 정보를 얻을 수 있는 위치를 이해하고 제공된 답변으로 작성자 및 소비자 신뢰를 구축하는 데 도움이 됩니다.

코필로트가 도메인 또는 사용자 그룹에 따라 다른 답변을 반환하도록 하려고 합니다. 어떤 기능을 사용해야 하나요?

현재 존재하는 기능은 광범위한 소비로 제한됩니다. 다른 그룹을 기반으로 용어집을 만드는 것은 현재 지원되지 않습니다. 예를 들어 엔지니어에 대한 사용이 "클릭 횟수"를 의미하고 제품 관리자에 대한 사용량이 "지정된 달에 고객에게 지불"을 의미하는 경우 현재 두 가지 방법으로 모델에서 "사용량"을 정의할 수 없습니다.

비고

AI 지침 및 AI 데이터 스키마작성은 Power BI Desktop에서만 사용할 수 있으며 확인된 답변의 경우 Power BI Desktop과 Power BI 서비스 모두에서 사용할 수 있습니다. 이러한 기능의 사용은 코필로트가 존재하는 모든 곳에서 사용할 수 있습니다.

현재 Power BI는 자연어 처리에 대비하도록 모델을 구성하는 네 가지 주요 도구 기능을 제공합니다.

• AI 데이터 스키마: 코필로트 사용을 위해 스키마의 하위 집합을 선택할 수 있습니다.
• 확인된 답변: 정확도 및 안정성에 대해 유효성을 검사하는 모델 작성자가 설정한 구성된 응답입니다. 작성자는 사용자가 할당된 범주에 속하는 질문을 할 때 코필로트가 확인된 답변에 사용할 특정 시각적 개체를 설정할 수 있습니다.
• AI 지침: 모델에 설정하여 모델의 데이터에 대한 더 많은 컨텍스트를 제공하고, Copilot가 어떤 데이터에 집중할지 이해하도록 안내하고, 코필로트와 상호 작용할 때 사용자가 사용할 수 있는 특정 매핑을 이해하는 데 도움이 됩니다.
• 설명: 데이터 컨텍스트에 대한 자세한 정보를 제공하기 위해 테이블 및 열에 설정된 설명입니다. 설명은 DAX(데이터 분석 식) q 쿼리 및 부조종사 검색 기능에만 사용됩니다.

Power BI Copilot에서 가장 많은 가치를 얻으려면 다음 순서로 도구 기능을 구현하는 것이 좋습니다.

1. AI 데이터 스키마를 정의합니다.

   먼저 데이터 질문에 대답할 때 Copilot가 참조해야 하는 특정 테이블, 필드 및 측정값을 선택합니다.

   모델을 개발하는 동안 최종 사용자 쿼리와 관련이 없는 요소를 포함할 수 있습니다. 스키마의 범위를 좁히면 Copilot가 모델의 가장 의미 있는 부분에 집중할 수 있으므로 특히 겹치거나 비슷한 이름의 필드가 있는 큰 데이터 세트의 모호성을 줄일 수 있습니다.

   여기서는 AI 데이터 스키마가 Copilot가 올바른 데이터에 집중하는 데 어떻게 도움이 되는지에 대한 예가 있습니다.

   전체 스키마를 사용하는 경우 Copilot가 판매라고 말할 때 사용자의 의도에 대해 항상 명확하지는 않습니다. 이 경우 Copilot는 GPM 또는 총이익률(매출에 대한 합법적인 해석)을 반환했지만 이 팀이 일반적으로 판매를 분석하는 데 사용하는 메트릭은 반환하지 않았습니다.

   모델 작성자가 AI에 대한 데이터를 준비하기 위해 이동하고 Total GPM 측정값이 Copilot에 전달된 스키마에 포함되지 않도록 제거합니다.

   이제 사용자가 동일한 질문을 할 때 Copilot는 답변을 얻을 수 있는 위치에 대해 더 명확하게 설명하며 이 팀의 정의 및 측정값으로 판매를 올바르게 해석합니다.

   

2. 확인된 답변을 만듭니다.

   사용자가 질문할 수 있는 일반 또는 미묘한 질문에 대해 확인된 답변을 설정합니다.

   이렇게 하려면 시각적 개체를 선택하고 "확인된 답변 만들기"를 선택합니다. 그런 다음, 사용자가 질문을 어떻게 표현해야 하는지를 반영하는 트리거 구를 추가합니다. 사용자가 Copilot에서 일치하거나 유사한 구를 입력하면 신뢰할 수 있는 시각적 개체를 반환하여 보고서 전체에서 일관되고 고품질의 응답을 보장합니다.

   다음 예제에서는 확인된 답변의 이점을 보여줍니다. 사용자가 지역별 판매를 요청합니다. 코필로트는 영역을 제품 영역으로 해석하고 제품 및 판매 목록을 반환합니다. 그러나 사용자는 지역 또는 위치별로 판매를 찾고 있었습니다.

   모델 작성자가 지역별 판매를 포함하는 시각적 개체를 사용하여 확인된 답변을 설정합니다. 시각적 개체에서 확인된 답변을 설정하도록 선택한 후 모델 작성자가 사용자에게 요청할 때 이 특정 시각적 응답을 반환해야 하는 트리거 구를 포함합니다.

   이제 사용자가 지역별 판매액을 묻는 메시지가 표시되면 모델 작성자가 승인한 확인된 답변이 Copilot에서 반환됩니다.

   

3. AI 지침을 추가합니다.

   스키마 및 확인된 답변을 정의한 후 AI 지침을 사용하여 모델 수준에서 Copilot의 동작을 안내합니다.

   지침은 비즈니스 논리를 명확히 하고, 사용자 용어를 모델 필드에 매핑하고, 특정 유형의 데이터를 해석하거나 분석하는 방법에 대한 코필로트를 직접 지정하는 데 도움이 됩니다. 코필로트가 자체적으로 유추하지 않을 컨텍스트를 제공하는 데 유용합니다.

   다음 예제에서는 AI 명령을 사용하여 Copilot에 더 많은 컨텍스트를 제공하는 방법을 보여 줍니다. 사용자는 2012년 바쁜 시기에 판매를 요청했습니다. 바쁜 계절은 이 조직 내에서 잘 정의되고 일반적으로 사용되는 구입니다. 그러나 의미 체계 모델은 어디에서도 이 용어의 표시가 없습니다. 모델 작성자가 사용 중인 시즌이 6월-8월로 정의된다는 지침을 설정합니다.

   이제 사용자가 바쁜 계절에 판매에 대해 다시 질문할 때 Copilot는 이 정의된 용어를 이해하고 응답을 제공할 수 있습니다.

   

4. 테이블 및 열에 설명을 추가합니다.

   설명은 Copilot가 모델을 이해하는 데 사용할 수 있는 추가 메타데이터를 제공합니다.

   설명은 현재 일부 부조종사 동작에만 영향을 주지만 향후 기능에서 더 큰 역할을 할 것입니다. 이제 이를 추가하면 Power BI에서 자연어 상호 작용을 통해 장기적인 성공을 위한 강력한 기반을 구축할 수 있습니다.

현재 도구 및 구성 기능은 모델에서만 사용할 수 있습니다. 동일한 모델에서 빌드된 다른 보고서를 구성하는 것은 아직 지원되지 않습니다. 스키마, 확인된 답변, 동의어, 지침 및 설명은 의미 체계 모델에서 설정되지만 보고서에는 설정되지 않습니다.

다음 표를 참조하세요.

역량	AI 데이터 스키마	확인된 답변	AI 지침	설명
내 보고서의 요약 가져오기	아니오	아니오	예	아니오
내 보고서의 시각적 개체에 대한 질문하기	아니오	예	예	아니오
의미 체계 모델에 대한 질문하기	예	예	예	아니오
보고서 페이지 만들기	아니오	아니오	예	아니오
검색	아니오	예	아니오	예
DAX 쿼리	아니오	아니오	예	예

1. AI 데이터 스키마를 정의합니다.

   사용자의 요구 사항과 관련이 없는 테이블, 열 또는 필드를 제거합니다. 이렇게 하면 Copilot가 모델의 가장 관련성이 큰 부분에 집중할 수 있으므로 쿼리에 응답할 때 올바른 필드를 선택할 수 있습니다.

2. 보고서에서 시각적 개체에 대해 확인된 답변을 사용합니다.

   질문에 대한 답변이 보고서의 시각적 개체에서 파생될 수 있는 경우 확인된 답변을 만듭니다. 이렇게 하면 사용자가 특정 트리거 구를 사용하여 질문을 할 때 Copilot는 올바른 시각적 개체를 일관되게 반환합니다.

3. 특정 필드에 대한 지침을 사용자 지정합니다.

   스키마 및 확인된 답변을 설정하면 AI 지침을 사용하여 특정 필드를 선택할 때 Copilot를 안내할 수 있습니다. 다른 준비 데이터 AI 기능이 설정된 후 미세 조정 및 고급 시나리오에 대한 지침을 사용하는 것이 좋습니다. 이 단계 시퀀스를 사용하면 Copilot가 모델의 구조 및 정의된 지침에 따라 사용자에게 가장 정확하고 상황에 맞는 결과를 반환하도록 합니다.

Copilot라는 용어가 항상 모델에서 참조할 수 있는 올바른 단일 항목이 있다는 것을 이해하려고 애쓰는 경우 AI 지침을 통해 대체 이름을 제공할 수 있습니다.

예를 들어 팀에서 제품을 판매하는 사람들을 "클로즈"라고 부르는 경우 가장 좋은 옵션은 "판매자"를 "클로저"라고도 설정하여 AI 지침에서 참조를 제공하는 것입니다.

Q&A 설정을 통해 설정된 동의어는 고려되지만, Copilot가 의미 체계 모델의 질문에 대답하는 경우에만 적용됩니다. 코필로트에 대한 데이터를 준비하는 데 도움이 되는 동의어를 포함하기 위해 적극적으로 노력하고 있습니다.

팀에서 모델의 테이블/필드와 정확히 일치하는 1:1이 아닌 특정 용어를 사용하는 경우 AI 지침을 사용하면 특정 조건 또는 그룹화에서 다른 항목을 명확히 하는 데 도움이 됩니다.

예를 들어 영업 팀은 특정 달에 100개 이상의 목표% 판매하는 사람으로 "성과가 높은 사람"을 분류할 수 있습니다. 그런 다음, 다음 지침을 Copilot에 제공할 수 있습니다.

성과가 높다는 것은 월간 목표의 100개% 이상을 충족하는 판매자를 의미합니다.

이제 사용자가 "지난 달에 누가 높은 성과를 거두었는가?" 하고 물었을 때 코필로트는 팀과 조직에서 성과가 높은 사람의 의미를 이해합니다.

또 다른 예는 팀이 다른 시즌을 분류하는 방법과 함께 올 수 있습니다. 예를 들어 팀에서 Jan-May 느린 시즌으로 참조될 수 있고, 6월에서 9월은 바쁜 시즌이 될 수 있으며, 10월부터 12월까지는 표준 시즌일 수 있습니다.

AI 지침 내에서 다음을 설정할 수 있습니다.

• 느린 시즌 은 1월에서 5월을 의미합니다.
• 바쁜 계절 은 6 월에서 9 월을 의미합니다.
• 표준 시즌 은 10월부터 12월까지입니다.

이제 사용자가 "작년 바쁜 시즌의 총 매출은 무엇이었는지?"라고 물었을 때 코필로트는 사용자가 바쁜 계절에 따라 어떤 기간을 의미하는지 이해합니다.

보고서 및 데이터의 소비자는 가장 자주 묻는 일반적인 질문이 있을 수 있습니다. 이 문제를 해결하는 가장 좋은 방법은 확인된 답변을 모델에 적용하는 것입니다. 시각적 개체를 선택하고 트리거 구를 설정하여 확인된 답변을 적용합니다. 사용자가 토픽에 대해 묻을 때 할당된 시각적 개체를 사용하여 정보를 반환합니다.

예를 들어 보고서 및 모델의 소비자는 판매 합계 및 금액에 대해 "지난 주에 가장 높은 판매량을 기록한 제품은 무엇인가요?"라는 질문을 자주 합니다. 확인된 답변을 설정하면 Copilot가 올바른 정보를 얻을 수 있는 위치를 이해하고 제공된 답변으로 작성자 및 소비자 신뢰를 구축하는 데 도움이 됩니다.

현재 존재하는 기능은 광범위한 소비로 제한됩니다. 다른 그룹을 기반으로 용어집을 만드는 것은 현재 지원되지 않습니다. 예를 들어 엔지니어에 대한 사용이 "클릭 횟수"를 의미하고 제품 관리자에 대한 사용량이 "지정된 달에 고객에게 지불"을 의미하는 경우 현재 두 가지 방법으로 모델에서 "사용량"을 정의할 수 없습니다.