MicroStrategy ONE

지식 자산 모범 사례

응답 품질 개선

사용자가 다음과 같은 항공사 데이터세트와 상호 작용하는 경우:

사용자는 공항 코드(예: IAD  또는 DCA), 아래 그림과 같습니다.

 

이 예에서 봇은 제공된 이름의 의미나 의미를 해석할 수 없습니다. 이를 해결하기 위해 단일 열 Excel 파일에 자세한 정보를 제공할 수 있습니다. 다음 이미지와 같이 파일은 3개의 개별 행에 걸쳐 공항 코드를 정의해야 합니다. 예를 들어, "IDA  은(는) 워싱턴 덜레스 국제 공항의 공항 코드입니다.

위에 설명된 대로 파일이 업로드, 연구 및 저장되면 업로드된 파일의 지식을 활용하는 정확한 응답을 받을 수 있습니다.

관련 정보만 MicroStrategy AI 에 전달됩니다.

Excel 파일을 업로드한 후 봇의 정확한 응답을 확인하십시오.

사용 사례 및 모범 사례

지식 자산을 사용할 때 다음 모범 사례를 따르십시오.

각 지식 자산은 질문 및 지식 자산 모두에 사용되는 시맨틱 정의가 비슷한 일부 키워드 또는 단어를 포함해야 합니다. 이러한 유사성은 질문에 답변할 때 지식 자산을 사용하도록 허용하려면 필요합니다. 지식 자산에 일반 규칙이 포함된 경우 자동 응답 및 봇에 지식을 질문에 의미론적으로 연결하는 문제가 발생합니다. 일반 규칙을 봇 사용자 정의 지침에 배치할 수 있습니다.

  • 용어, 두문자어 또는 동의어를 포함하여 봇의 개체 이름을 명확하게 하는 정의를 통합합니다. 예:

    • 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)

  • 기존 개체에 대한 정의를 제공하여 사용자가 올바른 용어를 사용하여 질문을 구성하도록 안내합니다. 예를 들어 사용자가 다음과 같은 메트릭을 지정하는 경우:

    • 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.

    비즈니스 용어를 정의하여 분석에 통합하기 전에 도움이 됩니다.

  • 데이터 분석에 중요한 특정 정의를 포함합니다. 예:

    • 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

    위의 지식을 사용하여 봇은 데이터 세트에서 고객의 연령을 의 일반화된 기준으로 고려하여 보다 정확한 결과를 제공할 수 있습니다. 120/80 mm Hg 은(는) 모든 연령 및성에 공통적으로 적용되지 않습니다.

  • 기존 메트릭을 사용하여 파생 메트릭 계산 예를 들어, 여기에서 수익 및 C3은 기존 메트릭입니다.

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

  • 애트리뷰트 요소 값에 대한 정의를 포함하여 사용자 쿼리에 대한 봇의 이해도를 향상할 수 있습니다. 의 설명대로응답 품질 개선 , 지식은 다음과 같이 정의될 수 있습니다.

    • 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.

  • 추가 데이터를 지식 자산에 추가하기 전에 추가 데이터의 효과를 테스트하려는 경우 쿼리 자체에 지식을 추가할 수 있습니다. 예:

    • 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.

    추가 컨텍스트가 예상 응답을 반환하는 경우 지식 자산에 추가할 수 있습니다.

지식 자산을 사용할 때 다음 동작을 방지하십시오.

  • 정의에는 관련되지 않은 정보가 포함되면 안 됩니다.

  • 응답 성능은 지식 자산 행 및 질문의 관련 행 수에 따라 달라집니다. 각 행에 너무 많은 행 또는 정보를 추가하지 마십시오. 이는 AI를 혼합할 수 있습니다.  그리고 결과적으로 환상을 나타냅니다.

    • 예를 들어 영업 부서의 직원의 역할 및 책임 기반 질문이 예상되는 경우 다음 정의를 사용할 수 있습니다.

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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.

    그러나 전체 텍스트를 MicroStrategy AI 에 전달하면 토큰 수가 증가하고 응답 시간이 지연됩니다. 대신 정보가 여러 행으로 분할되어야 합니다.

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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.

  • 애트리뷰트에 대한 추가 정보를 텍스트 내에 포함하고 봇이 정보를 추출한 다음 이를 사용하여 데이터를 필터링 및 집계할 것으로 기대하지 마십시오.

    • 예를 들어, Continent, Country, 및 City 애트리뷰트 및 Population 및 Area 메트릭cs.

    이 예에서 사용자가 질문을 하는 경우: " 내가 이동한 도시는 몇 개 도시에서 프랑스어를 사용 언어로 사용합니까?", 다음 지식이 다음에 대한 추가 정보가 있습니다. Country 애트리뷰트 하고 AI를 환상적으로 만들 수 있습니다.

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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.

    환상을 방지하려면 다음 양식으로 지식을 업로드하십시오.

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