응답 구조

응답 이해

자동 대시보드는 자연어 텍스트 및 이에 따른 시각화로 구성된 응답을 제공합니다. 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 대시보드는 요청된 분석과 응답의 행 수에 따라 적절한 시각화 유형을 스마트로 선택하여 인사이트의 소비성 및 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 패널이 함께 제공되며, 이 패널은 응답 위에 마우스를 올려 놓으면 왼쪽 하단에 표시됩니다. 다음을 수행할 수 있습니다.

• 해석 요청
• 페이지에 시각화 추가

자동 대시보드에서 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. 이(가) 매번 약간 다른 요약이 표시될 수 있지만, 저장소 목록은 일정합니다. 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.