Aracılığıyla paylaş

Veri aracınızı geliştirmek için yinelemeli bir işlemi benimseme

Veri aracısını ayarlamak tek seferlik bir kurulum değildir; deneme, gözlem ve iyileştirme içeren devam eden, yinelemeli bir işlemdir.

Bu makalede, veri aracınızı geliştirmeye başlamanıza yardımcı olacak en iyi yöntemler özetlenmiştir, ancak her veri ortamının ve kullanım örneğinin benzersiz olduğunu bilmeniz önemlidir. Belirli yönerge, örnek veya biçimlendirme türlerinin belirli veri kümelerinizde daha iyi çalıştığını veya aracının kullanıcı sorularını daha doğru yorumlamasına yardımcı olmak için ek bağlam gerektiğini fark edebilirsiniz. Yanıtları değerlendirirken, aracı yönergelerini gözden geçirme, karşılaştırma kümenizi genişletme veya karışıklığı çözmek veya doğruluğu geliştirmek için örnek sorguları ayarlamak gibi deneme ve hata döngülerinden geçmeyi bekleyebilirsiniz. Zaman içinde bu işlem mantık, şema hizalama veya sorgu tümcesindeki hemen belirgin olmayan boşlukların ortaya çıkarılmasına yardımcı olur. Önemli olan, veri aracısını bir kez ayarlanan ve unutulan statik bir yapılandırma değil, düzenli test, geri bildirim ve yineleme yoluyla iyileşen gelişen bir sistem olarak ele almaktır.

1. Adım: Karşılaştırma kümesiyle başlayın

Aracı yapılandırmanıza kılavuzluk etmek ve performansı değerlendirmek için örneklerin ilk karşılaştırmasıyla başlayın. Aşağıdaki biçimi kullanın:

Soru Beklenen Sorgu Beklenen Yanıt
İK ekibinde kaç çalışan çalışıyor? SELECT COUNT(*) FROM EmployeeDim WHERE DepartmentName = 'HR' Yirmi beş
Pazarlama'da ortalama maaş nedir? SELECT AVG(Maaş) FROM ÇalışanTazminatı WHERE Departman = 'Pazarlama' 85.000 DOLAR
Geçen ay hangi ürünlerin satışları vardı? ÜRÜN ADINI SEÇİN Satışlar TABLOSUNDA Satış Tarihi '>= 2024-05-01' OLANLAR [Ürün A, Ürün B]

Aracınızı değerlendirme hakkında daha fazla bilgiyi şu makalede bulabilirsiniz: Veri aracınızı değerlendirme

Zaman içinde benchmark setinizi genişleterek, aracının işlemesini beklediğiniz kullanıcı soruları türlerinin kapsamını artırabilirsiniz.

2. Adım: Yanlış yanıtları tanılama

Veri aracınız yanlış veya yetersiz bir sonuç döndürdüğünde, nedenini analiz etmek zaman alır. Doğru hata noktasını belirlemek yönergelerde, örneklerde veya sorgu mantığında hedeflenen geliştirmeler yapmanıza yardımcı olur.

Gözden geçirmenizin bir parçası olarak aşağıdaki soruları sorun:

  • Gerekli bir açıklama veya yönerge eksik mi?
  • Yönergeler çok mu belirsiz, anlaşılması zor veya yanıltıcı mı?
  • Örnek sorgu yanlış mı yoksa kullanıcı sorusunu temsil etmiyor mu?
  • Şemadaki yapı veya adlandırma göz önünde bulundurulduğunda kullanıcı sorusu belirsiz mi?
  • Değerler tutarsız bir şekilde biçimlendirilmiş mi (örn "ca" . vs. "CA" vs. "Ca"), aracının filtreleri doğru şekilde uygulamasını zorlaştırıyor mu?

Bu sorunların her biri aracının amacı yorumlama ve doğru sorgular oluşturma becerisini etkileyebilir. Bunları erken tanımlamak, sonraki adımlarda daha etkili iyileştirmelere yol göstermeye yardımcı olur.

3. Adım: Daha net aracı yönergeleriyle daha iyi mantık yürütme kılavuzu

Aracı tutarlı olarak yanlış veri kaynaklarını seçerse, kullanıcı amacını yanlış yorumlarsa veya kötü biçimlendirilmiş yanıtlar döndürürse, aracı düzeyindeki yönergelerinizin iyileştirmeye ihtiyacı olduğunu gösterir. Ajana sorular üzerinde nasıl mantık yürüteceğini, veri kaynaklarını nasıl seçeceğini ve yanıtlarını nasıl biçimlendireceğini yönlendirmek için bu yönergeleri kullanın.

Aracı yönergelerinde yinelenirken:

  • Veri kaynağı kullanımını netleştirin: Belirli soru türleri için hangi veri kaynaklarının kullanılacağını ve hangi öncelik sırasına göre kullanılacağını belirtin. Belirli kaynakların yalnızca belirli bağlamlarda kullanılması gerekiyorsa, bunu açıkça ifade edin.
  • Beklenen yanıt davranışını tanımlayın: Ton, yapı ve ayrıntı düzeyi için beklentileri ayarlayın. Yanıtların kısa özetler mi olacağını, tablo çıktısı mı içermesi gerektiğini yoksa satır düzeyi ayrıntıları mı sunması gerektiğini belirtin.
  • Aracının akıl yürütme adımlarına kılavuzluk edin: Bir soruyu yorumlarken aracının izlemesi gereken mantıksal bir çerçeve sağlayın( örneğin, soruyu yeniden ifade etme, ilgili terimleri tanımlama veya konuya göre araçları seçme).
  • Terminolojiyi açıklama: Aracının kullanıcı sorularını daha doğru yorumlayabilmesi için belirsiz, işletmeye özgü veya yaygın olarak yanlış anlaşılan terimler için tanımları veya eşlemeleri ekleyin.

Zaman içinde bu yönergeleri geliştirmek, aracının soru yorumlamadan sorgu yürütmeye ve son yanıt biçimlendirmesine kadar her adımda daha iyi kararlar vermesine yardımcı olur.

4. Adım: Daha iyi veri kaynağı yönergesi ile şema anlayışını geliştirme

Veri kaynağı yönergelerinizi sürekli geliştirmek için hata analizinden elde edinen içgörüleri kullanın. Aracının amacı yanlış yorumladığı, şema anlama konusunda zorlandığı veya doğru sorgu mantığını uygulayamadığı yerleri belirlemek için birden çok yanlış yanıtta desenleri arayın.

Aşağıdaki alanlara odaklanarak yapılandırmanızı güncelleştirin:

  • Filtre kullanımını netleştirin: Yönergelerinizde filtrelerin ne zaman ve nasıl uygulanacağını açıkça açıklayın. Örneğin, filtrelerin tam eşleşmeleri mi, aralıkları mı yoksa desen eşleştirmeyi mi kullanacağını belirtin.
  • Tipik değer örnekleri ekleyin: Örnek değerler ve beklenen biçimler (örneğin, "CA""MA"eyalet kısaltmaları veya "Q1 FY25" mali çeyrekler için ) sağlayarak aracının "NY" doğru filtrelemeyi anlamasına yardımcı olun.
  • Tutarlılığı pekiştir: Yönergeler ve örnekler arasında terminoloji, biçimlendirme ve tümcelerin tutarlı bir şekilde uygulandığını güvence altına alın. Aynı kavramda kısaltmaları, yazılış biçimlerini veya alternatif etiketleri karıştırmaktan kaçının.
  • Gelişen şema veya iş kurallarına göre güncelleştirme: Veri kaynaklarınıza yeni tablolar, sütunlar veya mantık eklendiyse, yönergelerinizi ve örneklerinizi bu değişiklikleri yansıtacak şekilde ayarlayın.

Bu ayrıntıları yinelemek, aracının gelişen verilerinizle ve iş bağlamınızla uyumlu kalmasını ve zaman içinde daha doğru, güvenilir yanıtlar elde etmesini sağlar.

5. Adım: Doğru sorgu oluşturma işlemine yol göstermek için hedeflenen örnekleri kullanma

Örnek sorgular, özellikle birleştirmeler, filtreleme ve karmaşık mantıkla ilgili sorular için aracının genelleştirilmesine ve doğru yanıtlar oluşturmasında kritik rol oynar. Veri aracısı yanlış sorgular döndürüyorsa, beklenen yapıyı ve mantığı daha iyi göstermek için örneklerinizi yeniden ziyaret edin ve geliştirin.

Aşağıdaki iyileştirmelere odaklanın:

  • Birleştirme mantığını netleştirin: Aracı yanlış birleşimler oluşturuyorsa, ilişkili tabloların nasıl birleştirilmesi gerektiğini açıkça gösteren örnek sorgular ekleyin (örneğin, birleştirme anahtarları, birleştirme türü).
  • Doğru filtre desenleri: Tüm biçimlendirme ayrıntıları (örneğin LIKE '%keyword%', tarih aralıkları veya büyük/küçük harf gereksinimleri) dahil olmak üzere belirli sütunlar için filtrelerin nasıl uygulanacağını gösterin.
  • Beklenen çıkışı belirtin: Farklı soru türleri için aracının hangi sütunları döndürmesi gerektiğini açıklayın. Bu, oluşturulan sorgunun yapısını ve odağını yönlendirmeye yardımcı olur.
  • Belirsiz veya aşırı yüklenmiş örnekleri daraltma: Genel veya fazla geniş örnekleri belirli kullanıcı amaçlarını yansıtan daha hedefli sorgulara ayırın.
  • Geçerli yönergeler ve şemayla uyumlu olduğundan emin olun: Şemada, iş kurallarında veya yönerge biçimlerde yapılan son değişikliklerle örnekleri güncel tutun.

Gözlemlenen sorunlara göre örnek sorgularınızı geliştirip genişleterek aracıya doğru ve bağlam duyarlı yanıtlar oluşturması için daha güçlü başvuru noktaları verirsiniz.

6. Adım: Birleştirme sorunlarını giderme

Birleştirme mantığı, sorgu oluşturmada yaygın bir hata kaynağıdır. Veri aracısı birleştirme hataları nedeniyle yanlış veya eksik sonuçlar döndürdüğünde, aracının verilerinizin nasıl ilişkili olduğunu anlamasına yardımcı olmak için daha net yapısal rehberlik ve örnekler sağlamanız gerekir.

Birleştirme doğruluğunu artırmak için:

  • Belge birleştirme ilişkileri net bir şekilde: Hangi tabloların ilişkili olduğunu, birleştirme için kullanılan anahtarları (örneğin, EmployeeID, ProductKey) ve ilişkinin yönünü (örneğin, bire çok) belirtin. Bu kılavuzu ilgili veri kaynağı yönergelerine ekleyin.
  • Sorgulara birleştirme örnekleri ekleyin: En yaygın veya karmaşık ilişkiler için doğru birleştirme davranışını açıkça gösteren örnek sorgular ekleyin.
  • Birleştirilen tablolarda gerekli sütunları netleştirin: Özellikle birden çok kaynakta benzer sütun adları varsa, hangi alanların hangi tablodan alınması gerektiğini belirtin.
  • Gerektiğinde basitleştirin: Gerekli birleşimler çok karmaşık veya hataya açıksa, belirsizliği azaltmak ve güvenilirliği artırmak için yapıyı tek bir normalleştirilmiş tabloya düzleştirmeyi göz önünde bulundurun.

Hem yönergelerde hem de örneklerde birleştirme mantığını düzgün bir şekilde tanımlamak, aracının veri yapınızda nasıl gezinip eksiksiz ve doğru yanıtlar döndüreceği konusunda yardımcı olur.

Sonraki Adımlar

  • Last updated on