응답 구조

응답 이해

자동 응답은 자연어 텍스트로 구성된 응답을 제공하며, 필요한 경우 시각화도 함께 제공됩니다. 챗봇은 다양한시각화 유형추세 및 예측 분석을 위한 그리드, 세로, 가로 및 클러스터된 막대 차트, 파이 차트, 선 차트, KPI, 열 맵, Mapbox, 거품 차트, 핵심 동인 분석 및 인사이트 선 차트를 포함합니다. 자동 응답은 요청된 분석과 응답의 행 수에 따라 적절한 시각화 유형을 Intelligent로 선택하여 인사이트의 가독성과 가독성을 향상시킵니다. 예를 들어, 순위 분석은 가로 막대 차트 또는 열 맵을 사용, 추세 분석은 선 차트, 복합 차트 또는 영역 차트를 사용, 이상/상호관계는 거품 차트를 사용, 위치 기반 분석은 Mapbox를 사용, 배포 분석은 파이 차트 또는 열 맵을 사용, 기술 통계 기본값 을(를) 막대 차트로 바꿉니다. 또한 사용자는 원하는 시각화 유형을 명시적으로 언급할 수 있으며, 입력 매개 변수가 해당 시각화에 필요한 조건을 충족하는 경우 자동 응답이 생성합니다. 자동을 통해 시각화 유형이 선택되는 방법에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하십시오. 질문 구성 모범 사례 .

응답에는 탐색 패널도 함께 제공됩니다. 응답 위에 마우스를 올리기만 하면 왼쪽 하단에서 아이콘을 선택하여 다음 중 하나를 수행합니다.

해석 요청
후속 조치를 통해 초기 응답과 관련된 추가 질문을 함으로써 데이터를 더 심층적으로 드릴할 수 있음
응답을 이미지로 복사
전체 화면으로 보려면 시각화를 최대화하십시오.

후속 질문에 응답하는 중

MicroStrategy ONE (2024년 9월)부터 비즈니스 사용자는 이전 응답에 후속 조치를 취할 수 있으며, 자동으로 원래 응답의 컨텍스트를 유지하여 후속 질문에 효과적으로 해결하기 위해 노력합니다.

클릭후속 조치응답의 탐색 패널에서 을(를) 클릭하고 질문을 입력합니다. 자동이 후속 조치를 어떻게 해석하고 응답했는지 보려면해석 .

비즈니스 사용자는 후속 조치 아이콘을 클릭할 필요 없이 직접 후속 질문을 할 수 있습니다. 이 시나리오에서 자동은 여러 최근 질문 및 응답을 자동으로 고려하여 새 쿼리에 대한 컨텍스트를 제공합니다.

응답이 많은 데이터 포인트를 포함하는 경우 챗봇의 시각화는 명확도와 가독성에 초점을 맞춰 데이터가 제한된 축소 버전을 표시합니다. 이는 막대 차트, 핵심 동인 및 시계열 시각화에특히 적용됩니다. 사용자는 시각화를 최대화하여 전체 데이터 포인트 세트를 볼 수 있습니다.

자동 응답에서 질문할 때 숫자 데이터를 정확한 상태로 유지하면서 동일한 쿼리에 대해 내러티브 또는 시각화 유형의 변화를 확인할 수 있습니다. 예를 들어, "수익이 지속적으로 개선된 상점은 무엇입니까?"를 쿼리합니다. 을(를) 사용하면 매번 약간 다른 요약이 표시될 수 있지만, 저장소 목록은 동일합니다. 이러한 변형은 LMM(대지 언어 모델)의 비결정적 특성에서 파생됩니다. 이 모델은 접근 방식을 약간 변경하더라도 질문을 할 때마다 가장 관련성 있고 정확한 응답을 제공하는 것을 목표로 합니다.

질문 제한 이해

한 번에 최대 1,000자까지 질문할 수 있습니다.

자동 응답은 현재 선택된 패널과 데이터세트에서 사용 가능한 모든 애트리뷰트와 함께 현재 페이지에 있는 메트릭에 대한 질문에 답변할 수 있습니다.

그러나 데이터 크기 또는 데이터 세트의 복잡성(예: 데이터 세트 수, 애트리뷰트 및 메트릭 수, 개체 이름 길이)으로 인해 AI 서비스가 계산 제한에 도달할 수 있으며, 이는 데이터를 최대화할 수 없습니다. 증가했습니다. 이 경우 모든 후속 질문에 대해 자동 응답은 우선 순위에 따라 다음을 제안합니다.
- 자동 응답은 대시보드에 사용되는 시각화에 배치된 애트리뷰트와 현재 페이지 및 선택된 패널에 배치된 메트릭을 제안합니다.
- 자동 응답은 현재 선택된 패널이 있는 현재 페이지에 있는 메트릭 및 애트리뷰트를 제안합니다.
이 논리를 사용하면 제한적이지만 계산 제한으로 인한 응답 오류를 최소화하고 경험을 극대화할 수 있습니다.
채팅 기록을 지우면 논리 순서가 기본 크기로 재설정됩니다.