Ativos de conhecimento em respostas automáticas e Bots

Bots e Respostas Automáticas são suportadas em MicroStrategy Cloud Ambientes (MCE) e começando em MicroStrategy ONE (março de 2024), Bots e Respostas Automáticas são suportadas no MicroStrategy Cloud para plataforma governamental. Você só pode usar Bots em MicroStrategy Library e Library Aplicativos móveis.

Auto aumenta a precisão das respostas utilizando nomes de objetos e dados de amostra de conjuntos de dados como contexto durante as consultas do usuário. Em alguns casos, as perguntas feitas pelos usuários podem parecer pouco claras para o Auto devido ao contexto limitado. Isso normalmente ocorre quando os usuários presumem que o sistema reconhecerá automaticamente termos específicos do negócio como objetos ou valores do conjunto de dados. Para resolver esse problema, começando em MicroStrategy ONE (março de 2024), O Auto aproveita ativos de conhecimento adicionais que os usuários podem carregar em um painel ou Bot. Esses recursos incluem, entre outros, glossários comerciais, listas de terminologia, siglas, sinônimos e definições específicas (por exemplo, intervalos de referência laboratoriais para adultos saudáveis).

Os ativos de conhecimento melhoram significativamente a capacidade do painel e Bot proprietários para oferecer uma experiência de chat mais abrangente e robusta aos seus usuários empresariais, garantindo uma comunicação fácil e respostas mais precisas.

O tópico a seguir usa o termo "definições" para descrever o conteúdo adicionado ao seu ativo de conhecimento.

Formato de arquivo e restrições

As diretrizes a seguir garantem desempenho ideal e experiência do usuário em MicroStrategy Cloud Ambientes (MCE).

Estas restrições estão sujeitas a ajustes com base na evolução das capacidades e capacidades de diferentes ambientes.

Formato e tamanho de arquivo suportado

Formato de arquivo: MicroStrategy oferece suporte apenas a ativos de conhecimento no formato Excel (.xlsx).
Tamanho do arquivo: O tamanho máximo do arquivo é 5 MB ou 200 linhas, o limite atingido primeiro.

Requisitos de conteúdo

Conteúdo somente texto: O arquivo deve conter conhecimento apenas em formato de texto. Imagens incorporadas, gráficos, tabelas dinâmicas e conteúdo semelhante não serão processados.
Restrições de coluna: Todas as informações essenciais devem estar na primeira coluna do arquivo Excel. Embora o texto nas colunas subsequentes não seja utilizado por MicroStrategy AI para obter informações adicionais, você pode usar essas colunas para organizar seus ativos de conhecimento de forma eficiente.
Limites de caracteres: Cada célula tem um comprimento máximo de 2.000 caracteres.

Limitação de recursos

Bot Tópicos: O Bot não pode utilizar ativos de conhecimento carregados ao responder perguntas geradas por IA para cada tópico predefinido. Bot os proprietários devem estar atentos a isso ao criar tópicos. As perguntas sugeridas pela IA e as perguntas de dados provenientes da entrada do usuário são respondidas com conteúdo relevante de ativos de conhecimento para melhorar a precisão das respostas.

Carregar ativos de conhecimento para respostas automáticas

Abra um painel.
Escolher Arquivo > Propriedades do painel.
Clique Auto no painel esquerdo.
Em Conhecimento, arraste e solte um arquivo ou clique em Navegar pelos arquivos e selecione um arquivo para adicionar contexto adicional às Respostas Automáticas.

Esperar por Enviando completar. Se você fechar Propriedades do painel antes que o upload seja concluído, um aviso será exibido. Escolher Continuar enviando para continuar carregando o ativo de conhecimento ou Fechar mesmo assim para cancelar o upload, remova o arquivo Excel e feche Propriedades do painel.

Você não precisa esperar pelo Estudo passo para terminar. Clique em OK.
Voltou para Propriedades do painel para verificar isso Estudo foi concluído, o carimbo de data/hora do upload e o número de definições no ativo de conhecimento carregado.

Carregar ativos de conhecimento para Bots

Crie um novo Bot ou abra um existente Bot e clique no Editar ícone no canto superior direito.
Clique no Personalizações painel.
Em Conhecimento, arraste e solte um arquivo ou clique em Navegar pelos arquivos e selecione um arquivo para adicionar contexto adicional ao Bot.
Você não precisa esperar pelo Estudo passo para terminar. Clique em Save (Salvar).
Voltou para Personalizações para verificar isso Estudo foi concluído, o carimbo de data/hora do upload e o número de definições no ativo de conhecimento carregado.

Resposta à melhoria da qualidade

Se um usuário interagir com um conjunto de dados de companhia aérea como o seguinte:

Os usuários podem consultar aeroportos específicos usando seus nomes (por exemplo, Dulles ou Raegan) em vez de códigos de aeroporto (por exemplo, IAD ou DCA), conforme mostrado abaixo:

Neste exemplo, o Bot é incapaz de interpretar o significado ou o significado dos nomes fornecidos. Para remediar isso, você pode fornecer informações detalhadas em um arquivo Excel de coluna única. O arquivo deve definir os códigos do aeroporto em três linhas separadas, conforme mostrado na imagem a seguir. Por exemplo, "IAD é o código do Aeroporto Internacional Washington Dulles".

Depois que o arquivo for carregado, estudado e salvo, conforme descrito acima, você poderá receber respostas precisas que potencializam o conhecimento do arquivo carregado.

Somente as informações relevantes são passadas para MicroStrategy AI.

Veja as respostas precisas do Bot depois de enviar o arquivo Excel:

Casos de uso e práticas recomendadas

Siga as seguintes práticas recomendadas ao usar ativos de conhecimento:

Cada ativo de conhecimento deve incluir algumas palavras-chave ou palavras com definições semânticas semelhantes usadas tanto na pergunta quanto no ativo de conhecimento. Essas semelhanças são necessárias para permitir que o ativo de conhecimento seja usado ao responder a uma pergunta. Se o ativo de conhecimento incluir regras genéricas, Respostas Automáticas e Bots terá problemas relacionando semanticamente o conhecimento com a questão. Regras genéricas podem ser colocadas no Bot Instruções personalizadas.

Incorpore definições que esclareçam nomes de objetos para o Bot incluindo termos, siglas ou sinônimos. Por exemplo:

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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)

Forneça definições para objetos existentes para orientar os usuários na formulação de suas perguntas com os termos corretos. Por exemplo, quando um usuário especifica uma métrica como a seguinte:

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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.

Definir o jargão de negócios é benéfico antes de incorporá-lo na análise:

Inclua definições específicas que sejam críticas para analisar os dados. Por exemplo:

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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

Usando o conhecimento acima, o Bot pode fornecer resultados mais precisos considerando a idade do paciente no conjunto de dados, como referência generalizada de 120/80 mm Hg não será aplicado universalmente em todas as idades e sexos.

Calcule métricas derivadas usando as existentes. Por exemplo, onde Receita e C3 são métricas existentes:

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

Definições para valores de elementos de atributos podem ser incluídas para melhorar a Botcompreensão das consultas do usuário. Como explicado em Resposta à melhoria da qualidade, o conhecimento pode ser definido como o seguinte:

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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.

Se quiser testar a eficácia de um dado adicional antes de adicioná-lo ao ativo de conhecimento, você poderá adicionar o conhecimento à própria consulta. Por exemplo:

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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.

Se o contexto adicional retornar a resposta esperada, você poderá adicioná-lo ao ativo de conhecimento.

Evite o seguinte comportamento ao usar ativos de conhecimento:

As definições não devem conter informações irrelevantes.
O desempenho da resposta depende da linha do seu ativo de conhecimento e do número de linhas relevantes na pergunta. Evite adicionar muitas linhas ou muitas informações em cada linha. Isso pode confundir a IA e resultar em alucinações.

Por exemplo, se você espera perguntas baseadas nas funções e responsabilidades dos funcionários de um departamento de vendas, poderá usar as seguintes definições:

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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.

No entanto, passando todo o texto para o MicroStrategy AI aumenta a contagem de tokens e atrasa o tempo de resposta. Em vez disso, as informações devem ser divididas em várias linhas:

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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.

Evite incorporar informações adicionais sobre atributos no texto e esperar que o Bot para extraí-lo e usá-lo para filtrar e agregar os dados.

Por exemplo, considere um conjunto de dados com Continent, Country, e City atributos e Population e Area metrocs.

Neste exemplo, se um usuário perguntar: "Quantas cidades por onde viajei têm o francês como língua falada?", o seguinte conhecimento contém informações adicionais sobre o Country atributo e pode fazer a IA ter alucinações.

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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.

Carregue o conhecimento da seguinte forma para evitar alucinações:

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