Veri aracınızı yapılandırma

Veri Aracısı, veri sonuçlarının doğruluğunu geliştirmek ve oluşturuculara iş bağlamını veri sorgularına dahil etmek için bir araç sağlamak için tasarlanmış güçlü bir araçtır. Kullanıcılar, veri aracısını kullanarak verilerle doğal dil aracılığıyla etkileşim kurarak karmaşık veri işlemlerini daha erişilebilir ve eyleme dönüştürülebilir hale getirir.

Buna ek olarak, veri aracısı veri uzmanlarının oluşturulmasını, seçkisini ve yapılandırmasını kolaylaştırarak kuruluşların kendi benzersiz süreçlerini, senaryolarını ve iş mantığını yansıtan özelleştirilmiş çözümler oluşturmasına olanak tanır. Bu özelleştirme, oluşturulan içgörülerin yalnızca doğru değil bağlamsal olarak da ilgili olmasını sağlar.

Bu makalede, veri aracınızı geliştirmek için kullanabileceğiniz çeşitli yapılandırmalar açıklanmaktadır.

Veri aracısı yönergeleri

Veri aracısı yönergeleri, kullanıcı sorularına doğru ve ilgili yanıtlar oluşturma konusunda aracıya yol gösterir. Bu yönergeler hangi veri kaynaklarının önceliklerinin belirleneceğini belirtebilir, belirli sorgu türlerinin nasıl işleneceğini özetleyebilir ve kullanıcı amacını yorumlamak için yararlı terminoloji veya bağlam sağlayabilir.

Etkili aracı düzeyinde yönergeler yazmak için önerilen başlangıç biçimi aşağıdadır:

## Objective
// Describe the overall goal of the agent. 
// Example: "Help users analyze retail sales performance and customer behavior across regions."

## Data sources
// Specify which data sources the agent should consider, and in what order of priority.
// Example: "Use 'SalesLakehouse' for product and transaction data. Use 'CRMModel' for customer demographics."

## Key terminology
// Define terms or acronyms the agent may encounter in user queries.
// Example: "'GMV' refers to Gross Merchandise Value."

## Response guidelines
// Set expectations for how the agent should format or present answers.
// Example: ""

## Handling common topics
// Provide special handling rules or context for frequently asked topics.
// Example: "When asked about customers, use the 'ChurnModelScoring' Lakehouse to get customer details. Then, list any open support tickets"

Veri kaynağı yönergeleri

Veri kaynağı yönergeleri, aracı bir soruyu belirli bir veri kaynağına yönlendirdiğinde uygulanır. Bu yönergeler, aracının doğru bilgileri alabilmesi için SQL, DAX veya KQL'de hassas sorgular oluşturmak için gereken bağlamı sağlar.

Bu bölüm, ilgili tablolar, sütunlar, ilişkiler ve yaygın veya karmaşık soruları yanıtlamak için gereken sorgu mantığı gibi veri kaynağına özgü yönergeleri içermelidir. Ne kadar çok bağlam sağlanırsa, aracı doğru ve anlamlı sorgular o kadar etkili bir şekilde oluşturabilir.

Başlangıç noktası olarak aşağıdaki şablonu kullanın:

## General knowledge
// Share general background information the agent should consider when querying this data source.

## Table descriptions
// Describe key tables and important columns within those tables.

## When asked about
// Provide query-specific logic or table preferences for certain topics. 
// Example: “When asked about shoe sales, always use the SalesProduct table.”

Veri kaynağı açıklaması

Veri Kaynağı açıklamaları, veri aracısının soruları akıllıca yönlendirebilmesi için oluşturucuların her veri kaynağı hakkında üst düzey bağlam sağlamasına olanak sağlar. Açıklama, veri kaynağının ne içerdiğini, yanıtlayabileceğiniz soru türlerini ve diğer kaynaklardan ayırt edilmesine yardımcı olan işletmeye özgü nüansları özetlemelidir. Aracı, bir kullanıcının sorgusuyla en ilgili kaynağı belirlemek için bu bilgileri akıl yürütme işlemi sırasında kullanır.

Uyarı

Veri Aracısı, belirli bir soruyu yanıtlarken hangi veri kaynağının kullanılacağını belirlemek için açıklama, şema ve örnek sorgular gibi meta verileri de dikkate alır.

Veri kaynağı örnek sorguları

Birkaç deneme örneği olarak da bilinen örnek sorgular, oluşturulan sorguların kalitesini artırmak için veri aracısı araçları tarafından kullanılır. Oluşturucuların, bir yanıt oluştururken aracının başvurabileceği örnek sorgu mantığını geçirmesine olanak sağlar. Bir veri kaynağı kullanıldığında, ilgili araç kullanıcının sorusu için en uygun örnek sorguları otomatik olarak arar ve ilk üç sorguyu veri aracısı aracı aracısına geçirir. Bu örnekler oluşturma işlemine dahil edilir ve aracının daha doğru ve bağlamsal olarak uygun sorgu sonuçları üretmesine yardımcı olur.

Sonraki Adımlar

• Veri aracısı kavramı
• Veri aracısı senaryosu