Práticas recomendadas para ativos de conhecimento

Melhoria na qualidade da resposta

Se um usuário interage com um conjunto de dados de Linha aérea como o seguinte:

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

Nesse exemplo, o bot não é capaz de interpretar a importância 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 de aeroporto em três linhas separadas, conforme mostrado na imagem a seguir. Por exemplo, "IAD é o código do aeroporto internacional de Washington Dulles".

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

Somente as informações relevantes são passadas para Strategy IA.

Veja as respostas precisas do bot após carregar o arquivo de 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 na pergunta e no ativo de conhecimento. Essas semelhanças são necessárias para permitir que o ativo de conhecimento seja usado ao responder uma pergunta. Se o ativo de conhecimento incluir regras genéricas, as respostas automáticas e os bots terão problemas semanticamente ao relacionar o conhecimento à pergunta. Regras genéricas podem ser colocadas nas instruções personalizadas do bot.

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

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 a formular suas perguntas com os termos corretos. Por exemplo, quando um usuário especifica uma métrica como a seguinte:

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 à análise:

Inclua definições específicas que são essenciais para analisar os dados. Por exemplo:

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 contida no conjunto de dados como a referência generalizada de 120/80 mm Hg não será aplicada universalmente a todas as idades e gêneros.

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

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

Definições para valores de elementos de atributo podem ser incluídas para aprimorar a compreensão do bot sobre as consultas dos usuários. Conforme explicado em Melhoria na qualidade da resposta, o conhecimento pode ser definido da seguinte forma:

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

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 podem 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 informações demais a cada linha. Isso pode confundir a IA e resultar em alucinações.

Por exemplo, se você espera perguntas baseadas em funções e responsabilidades para funcionários de um departamento de vendas, pode 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, passar o texto inteiro para o Strategy A IA aumenta a contagem de token 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 dentro do texto e esperar que o Bot as extraia e depois as use para filtrar e agregar os dados.

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

Neste exemplo, se um usuário perguntar: "Quantas cidades por onde viajei têm o francês como idioma falado?", o seguinte conhecimento tem informações adicionais sobre o Country atributo e pode fazer a IA alucinar.

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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 conhecimento no seguinte formulário 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.