MicroStrategy ONE

Wissensressourcen in automatischen Antworten und Bots

Bots und automatische Antworten werden in MicroStrategy Cloud Environments (MCE) und ab MicroStrategy ONE (März 2024) werden Bots und automatische Antworten auf der MicroStrategy Cloud for Government-Plattform unterstützt. Sie können Bots nur in MicroStrategy Library- und Library Mobile-Apps verwenden.

Informationen zum Hinzufügen und Verwalten von Wissensressourcen in Workstation finden Sie unter Wissensressourcen in Ressourcen in automatischen Antworten und Bots.

Ab MicroStrategy ONE (Juni 2024) müssen Sie über verfügen Erstellen und konfigurieren Sie Wissensressourcen Berechtigung zum Hochladen und Bearbeiten von Wissensressourcen.

MicroStrategy AI verbessert die Antwortgenauigkeit, indem es Objektnamen und Beispieldaten aus Datensätzen bei Benutzerabfragen als Kontext verwendet. In manchen Fällen erscheinen von Benutzern gestellte Fragen aufgrund des eingeschränkten Kontexts für MicroStrategy AI möglicherweise unklar. Dies tritt normalerweise auf, wenn Benutzer davon ausgehen, dass das System geschäftsspezifische Begriffe automatisch als Datensatzobjekte oder -werte erkennt. Um dieses Problem anzugehen, starten Sie in MicroStrategy ONE (März 2024): MicroStrategy AI nutzt zusätzliche Wissensressourcen, die Benutzer auf ein Dashboard oder einen Bot hochladen können. Zu diesen Ressourcen gehören unter anderem Wirtschaftsglossare, Listen mit Fachbegriffen, Akronymen, Synonymen und spezifischen Definitionen (beispielsweise Laborreferenzbereiche für gesunde Erwachsene).

Wissensressourcen verbessern die Fähigkeiten von Dashboard- und Bot-Eigentümern erheblich, ihren Geschäftsbenutzern eine umfassendere und robustere Chat-Erfahrung zu bieten und so eine mühelose Kommunikation und genauere Antworten zu gewährleisten.

Im folgenden Thema wird der Begriff „Definitionen“ verwendet, um Inhalte zu beschreiben, die zu Ihrem Wissensbestand hinzugefügt wurden.

Voraussetzung

Ab MicroStrategy ONE (Juni 2024) müssen Sie über verfügen Erstellen und konfigurieren Sie Wissensressourcen Berechtigung zum Hochladen und Bearbeiten von Wissensressourcen.

Dieses Privileg ist standardmäßig deaktiviert. Wenn Sie ein Upgrade auf MicroStrategy ONE (Juni 2024) von einer früheren Version durchführen und Wissensressourcen hochladen oder bearbeiten möchten, muss Ihnen Ihr Administrator zuweisen Erstellen und konfigurieren Sie Wissensressourcen Privileg.

Dateiformat und Einschränkungen

Die folgenden Richtlinien gewährleisten optimale Leistung und Benutzererfahrung in MicroStrategy Cloud Environments (MCE).

Diese Einschränkungen können je nach den sich entwickelnden Kapazitäten und Möglichkeiten verschiedener Umgebungen angepasst werden.

Unterstütztes Dateiformat und Größe

  • Dateiformat: MicroStrategy unterstützt Wissensressourcen nur im Excel-Format (.xlsx).
  • Dateigröße: Die maximal zulässige Dateigröße beträgt 5 MB oder 200 Zeilen, je nachdem, welcher Grenzwert zuerst erreicht wird.

Inhaltliche Anforderungen

  • Nur-Text-Inhalt: Die Datei darf nur Wissen im Textformat enthalten. Eingebettete Bilder, Diagramme, Pivot-Tabellen und ähnliche Inhalte werden nicht verarbeitet.
  • Spalteneinschränkungen: Alle wesentlichen Informationen müssen in der ersten Spalte der Excel-Datei enthalten sein. Auch wenn der Text in den nachfolgenden Spalten von der MicroStrategy KI nicht für zusätzliche Informationen verwendet wird, können Sie diese Spalten für die effiziente Organisation Ihrer Wissensressourcen verwenden.
  • Maximale Zeichenanzahl: Jede Zelle hat eine maximale Länge von 2.000 Zeichen.

Funktionsbeschränkung

Bot-Themen: Der Bot kann hochgeladene Wissensressourcen nicht nutzen, während er KI-generierte Fragen für die einzelnen vordefinierten Themen beantwortet. Bot-Eigentümer sollten dies beim Erstellen von Themen berücksichtigen. Um die Antwortgenauigkeit zu verbessern, werden von der KI vorgeschlagene Fragen und Datenfragen aus Benutzereingaben mit relevanten Inhalten aus Wissensressourcen beantwortet.

Wissensressourcen in automatische Antworten hochladen

  1. Öffnen Sie ein Dashboard.
  2. Wählen Sie aus Datei > Dashboard-Eigenschaften.
  3. Klicken Sie auf Auto im linken Bereich.
  4. In Wissen, ziehen Sie eine Datei per Drag&Drop oder klicken Sie auf Dateien durchsuchen und wählen Sie eine Datei aus, um zusätzlichen Kontext zu automatischen Antworten hinzuzufügen.

  5. Warten auf Hochladen muss abgeschlossen werden. Wenn Sie schließen Dashboard-Eigenschaften Bevor der Upload abgeschlossen ist, wird eine Warnung angezeigt. Wählen Sie aus Hochladen fortsetzen um mit dem Hochladen des Wissensassets fortzufahren oder Trotzdem schließen Um den Upload abzubrechen, entfernen Sie die Excel-Datei und schließen Sie Dashboard-Eigenschaften.

  6. Sie müssen nicht auf warten Wird studiert Schritt zum Fertigstellen. Klicken Sie auf OK.
  7. Zurück zu Dashboard-Eigenschaften um dies zu überprüfen Wird studiert ist abgeschlossen, den Zeitstempel des Uploads und die Anzahl der Definitionen im hochgeladenen Wissensasset.

Wissensressourcen an Bots hochladen

  1. Erstellen Sie einen neuen Bot, oder öffnen Sie einen vorhandenen Bot, und klicken Sie auf Bearbeiten -Symbol oben rechts.
  2. Klicken Sie auf Anpassungen Abschnitt.
  3. In Wissen, ziehen Sie eine Datei per Drag&Drop oder klicken Sie auf Dateien durchsuchen und wählen Sie eine Datei aus, um dem Bot zusätzlichen Kontext hinzuzufügen.

  4. Sie müssen nicht auf warten Wird studiert Schritt zum Fertigstellen. Klicken Sie auf Speichern.
  5. Zurück zu Anpassungen um dies zu überprüfen Wird studiert ist abgeschlossen, den Zeitstempel des Uploads und die Anzahl der Definitionen im hochgeladenen Wissensasset.

Verbesserung der Antwortqualität

Wenn ein Benutzer mit einem Airline-Datensatz wie dem folgenden interagiert:

Benutzer können nach bestimmten Flughäfen suchen, indem sie deren Namen (z. B. Dulles oder Raegan) anstelle von Flughafencodes (z. B. IAD oder DCA) verwenden, wie unten gezeigt:

In diesem Beispiel kann der Bot die Bedeutung der bereitgestellten Namen nicht interpretieren. Um dies zu beheben, können Sie detaillierte Informationen in einer einspaltigen Excel-Datei bereitstellen. Die Datei sollte die Flughafencodes in drei separaten Zeilen definieren, wie in der folgenden Abbildung gezeigt. Beispiel: „IAD ist der Flughafencode für den Washington Dulles International Airport.“

Sobald die Datei wie oben beschrieben hochgeladen, untersucht und gespeichert wurde, können Sie genaue Antworten erhalten, die das Wissen in der hochgeladenen Datei nutzen.

Nur relevante Informationen werden an MicroStrategy AI übermittelt.

Sehen Sie sich die genauen Antworten des Bots an, nachdem Sie die Excel-Datei hochgeladen haben:

Anwendungsfälle und Best Practices

Befolgen Sie beim Einsatz von Wissensressourcen die folgenden Best Practices:

Jeder Wissensgegenstand muss einige Schlüsselwörter oder Wörter mit ähnlichen semantischen Definitionen enthalten, die sowohl in der Frage als auch im Wissensgegenstand verwendet werden. Diese Ähnlichkeiten sind erforderlich, um den Wissensbestand bei der Beantwortung einer Frage nutzen zu können. Wenn das Wissensasset generische Regeln enthält, haben automatische Antworten und Bots Probleme damit, das Wissen semantisch mit der Frage zu verknüpfen. Allgemeine Regeln können in den benutzerdefinierten Bot-Anweisungen platziert werden.

  • Integrieren Sie Definitionen, die Objektnamen für den Bot verdeutlichen, einschließlich Begriffen, Akronymen oder Synonymen. Zum Beispiel:

    • Kopieren 
    The code SLS stands for Sales
    The code SOP is a descriptor for SLS - Operations with role definition as Operational support for Sales Activities (AP, SL, ES, SE)

  • Geben Sie Definitionen für vorhandene Objekte an, um Benutzern dabei zu helfen, ihre Fragen mit den richtigen Begriffen zu formulieren. Wenn ein Benutzer beispielsweise eine Metrik wie die folgende angibt:

    • Kopieren 
    L4Q stands for last four quarter and is a metric of average score for last 4 quarters. It can also be considered as the annual score.

    Es ist sinnvoll, den Fachjargon zu definieren, bevor man ihn in die Analyse einbezieht:

  • Fügen Sie spezifische Definitionen ein, die für die Datenanalyse wichtig sind. Zum Beispiel:

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    For a human male of age 0-16, the normal blood pressure is 116/70mm Hg
    For a human male of age 17-35, the normal blood pressure is 119/79mm Hg
    For a human male of age 36-59, the normal blood pressure is 124/77mm Hg
    For a human male of age 60 and above, the normal blood pressure is 133/69mm Hg
    For a human female of age 0-16, the normal blood pressure is 105/66mm Hg
    For a human female of age 17-35, the normal blood pressure is 122/72mm Hg
    For a human female of age 36-59, the normal blood pressure is 132/70mm Hg
    For a human female of age 60 and above, the normal blood pressure is 139/68mm Hg

    Mit den oben genannten Erkenntnissen kann der Bot genauere Ergebnisse liefern, wenn er das Alter des Patienten aus dem Datensatz als verallgemeinerten Maßstab für berücksichtigt 120/80 mm Hg wird nicht universell für alle Altersgruppen und Geschlechter angewendet.

  • Berechnen Sie abgeleitete Metriken mithilfe vorhandener. Wenn beispielsweise Umsatz und C3 vorhandene Kennzahlen sind:

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    Predicted Revenue = [0.23 * (Revenue)] + C3

  • Definitionen für Attributelementwerte können eingeschlossen werden, um das Verständnis von Benutzerabfragen durch den Bot zu verbessern. Wie unter erklärt Verbesserung der Antwortqualität, kann das Wissen wie folgt definiert werden:

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    The attribute Airport Code contains values like BWI, IAD and DCA.
    BWI is the airport code for Baltimore/Washington International Thurgood Marshall Airport.
    DCA is the airport code for Ronald Reagan Washington National Airport.
    IAD is the airport code for Washington Dulles International Airport.

  • Wenn Sie die Wirksamkeit eines zusätzlichen Datenelements testen möchten, bevor Sie es zum Wissensobjekt hinzufügen, können Sie das Wissen der Abfrage selbst hinzufügen. Zum Beispiel:

    • Kopieren 
    How many SBD employees did we hire this year ? The code SLS stands for Sales.  The code SBD is a descriptor for SLS - Business Development with role definition as Responsible for Business Development Support for Sales.

    Wenn der zusätzliche Kontext die erwartete Antwort zurückgibt, können Sie ihn dem Wissensbestand hinzufügen.

Vermeiden Sie beim Umgang mit Wissensressourcen folgendes Verhalten:

  • Definitionen sollten keine irrelevanten Informationen enthalten.

  • Die Antwortleistung hängt von Ihrer Wissensdatenbankzeile und der Anzahl der relevanten Zeilen in der Frage ab. Vermeiden Sie das Hinzufügen zu vieler Zeilen oder zu vieler Informationen zu jeder Zeile. Dies kann die KI verwirren und zu Halluzinationen führen.

    • Wenn Sie beispielsweise Fragen zu Rollen und Verantwortlichkeiten von Mitarbeitern in einer Vertriebsabteilung erwarten, können Sie die folgenden Definitionen verwenden:

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    The code SLS stands for Sales. The code SOP is a descriptor for SLS - Operations with role definition as Operational support for Sales Activities (AP, SL, ES, SE).The code SBD is a descriptor for SLS - Business Development with role definition as Responsible for Business Development Support for Sales. The code SCS is a descriptor for SLS - Customer Success Manager with role definition as Responsible for Account Health Checks & Renewals.

    Die Weitergabe des gesamten Textes an die MicroStrategy AI erhöht jedoch die Token-Anzahl und verzögert die Antwortzeit. Stattdessen sollten die Informationen auf mehrere Zeilen aufgeteilt werden:

    Kopieren 
    The code SLS stands for Sales. 
    The code SOP is a descriptor for SLS - Operations with role definition as Operational support for Sales Activities (AP, SL, ES, SE).
    The code SBD is a descriptor for SLS - Business Development with role definition as Responsible for Business Development Support for Sales. 
    The code SCS is a descriptor for SLS - Customer Success Manager with role definition as Responsible for Account Health Checks & Renewals.

  • Vermeiden Sie es, zusätzliche Informationen zu Attributen in den Text einzubetten und zu erwarten, dass der Bot sie extrahiert und sie dann zum Filtern und Aggregieren der Daten verwendet.

    • Betrachten Sie beispielsweise einen Datensatz mit Continent, Country, und City Attribute und Population und Area Metrics.

    Wenn in diesem Beispiel ein Benutzer fragt: „In wie vielen Städten, die ich bereist habe, wird Französisch als Sprache gesprochen?“, enthält das folgende Wissen zusätzliche Informationen über Country Attribut und kann die KI halluzinieren lassen.

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    The city Strasbourg in France has a population of 280000. The official spoken language is French.
    The city Tours in France has a population of 140000. The official spoken language is French.
    The city Berlin in Germany has a population of 3500000. The official spoken language is German.
    The city Warsaw in Poland has a population of 1700000. The official spoken language is Polish.
    The city Montreal in Canada has population of 1700000. The official spoken language is French.

    Um Halluzinationen vorzubeugen, laden Sie Ihr Wissen im folgenden Formular hoch:

    Kopieren 
    Cities such as Strasbourg, Tours, Lyons, Montreal, Abidjan, Yaounde, Madagascar, and Dakar use French as the official spoken language.