Actifs de connaissance dans les réponses automatiques et les bots

À partir de MicroStrategy ONE (juin 2024), les administrateurs peuvent utiliser Workstation pour télécharger et gérer les actifs de connaissance dans Workstation. Les administrateurs peuvent également configurer un actif de connaissances au niveau de l'application afin que cet actif puisse être utilisé dans les Bots et les tableaux de bord sous l'application.

Pour plus d'informations sur les actifs de connaissance dans Library, consultez Actifs de connaissance dans les réponses automatiques et les bots.

Prérequis

Pour charger et modifier les actifs de connaissance, vous devez avoir le Créer et configurer des actifs de connaissance privilège.

Format de fichier et contraintes

Les directives suivantes garantissent des performances et une expérience utilisateur optimales dans les environnements MicroStrategy Cloud (MCE).

Ces contraintes font l’objet d’ajustements en fonction de l’évolution des capacités et des capacités des différents environnements.

Format et taille de fichier pris en charge

Format de fichier: MicroStrategy prend uniquement en charge les actifs de connaissance au format Excel (.xlsx).
Taille du fichier: La taille maximale du fichier ne doit pas dépasser 5 Mo, ou 200 lignes, selon la limite atteinte en premier.

Exigences de contenu

Contenu en texte seul: Le fichier doit contenir des connaissances au format texte uniquement. Les images, graphiques, tableaux croisés dynamiques et contenus similaires intégrés ne seront pas traités.
Contraintes de colonne: Toutes les informations essentielles doivent figurer dans la première colonne du fichier Excel. Bien que le texte dans les colonnes suivantes ne soit pas utilisé par l'IA MicroStrategy pour obtenir des informations supplémentaires, vous pouvez utiliser ces colonnes pour organiser efficacement vos actifs de connaissances.
Limites de caractère: Chaque cellule a une longueur maximale de 2 000 caractères.

Limitation des fonctionnalités

Sujets de bot: Le Bot ne peut pas utiliser les actifs de connaissance téléchargés tout en répondant aux questions générées par l'IA pour chaque sujet prédéfini. Les propriétaires de bots doivent en tenir compte lors de la création de sujets. Les questions suggérées par l'IA et les questions sur les données provenant des entrées de l'utilisateur reçoivent une réponse avec un contenu pertinent provenant des actifs de connaissances pour améliorer la précision des réponses.

Charger un actif de connaissances

Ouvrir la Workstation fenêtre.
Connectez-vous à un environnement.
Dans le volet de navigation, cliquez sur , à côté de Actifs cognitifs.
Glissez-déplacez un fichier ou cliquez sur Parcourir les fichiers et sélectionnez un fichier.
Cliquez sur Ajouter.
Dans la État colonne, un actif de connaissances affichera Prêt une fois Étudier est terminé et l'actif de connaissances est disponible.

Gérer les actifs de connaissance

Dans le volet de navigation, cliquez sur Actifs cognitifs.
Affichez des informations sur l'actif de connaissances telles que l'état de certification, le propriétaire, la date de création, etc.
Cliquez avec le bouton droit sur un actif de connaissances et choisissez l'une des options suivantes :
- Propriétés: afficher et modifier les informations sur l'actif de connaissances, y compris les personnes à charge de l'actif de connaissances et l'accès de sécurité.
- Remplacer: téléchargez un nouveau fichier Excel pour l'actif de connaissances.
- Télécharger le fichier .xlsx: Téléchargez un fichier Excel à partir de l'actif de connaissances.
- Certifier/annuler la certification: Certifier ou annuler la certification de l'actif de connaissance.
  
  Pour inclure des actifs de connaissance dans une application, ils doivent être certifiés.
- Supprimer: Supprimer l'actif de connaissances.
- Afficher les dépendances...: affichez les bots, tableaux de bord ou applications qui utilisent l'actif de connaissances.

Configurer les actifs de connaissance dans Applications

Une fois qu'un actif de connaissances est créé et certifié, les administrateurs d'application peuvent joindre les actifs de connaissances cibles à l'application.

Dans le volet de navigation, cliquez sur Applications.
Cliquez avec le bouton droit sur une application et choisissez Modifier.
Dans le volet gauche, cliquez sur Actifs cognitifs.
Cliquez sur Ajouter des actifs de connaissance.
Cochez la case à côté des actifs de connaissance que vous souhaitez utiliser.
Cliquez sur Sélectionner.
Cliquez sur Enregistrer.

Amélioration de la qualité des réponses

Si un utilisateur interagit avec un ensemble de données de compagnie aérienne tel que le suivant :

Les utilisateurs peuvent se renseigner sur des aéroports spécifiques en utilisant leur nom (par exemple, Dulles ou Raegan) plutôt que les codes d'aéroport (par exemple, IAD ou DCA), comme indiqué ci-dessous :

Dans cet exemple, le Bot n'est pas en mesure d'interpréter la signification ou la signification des noms fournis. Pour remédier à cela, vous pouvez fournir des informations détaillées dans un fichier Excel à une seule colonne. Le fichier doit définir les codes d'aéroport sur trois lignes distinctes, comme indiqué dans l'image suivante. Par exemple, "IAD est le code de l'aéroport international de Washington-Dulles".

Une fois le fichier téléchargé, étudié et enregistré, comme décrit ci-dessus, vous pouvez recevoir des réponses précises qui exploitent les connaissances contenues dans le fichier téléchargé.

Seules les informations pertinentes sont transmises à l'IA MicroStrategy.

Consultez les réponses précises du bot après avoir téléchargé le fichier Excel :

Cas d'utilisation et bonnes pratiques

Suivez les bonnes pratiques suivantes lorsque vous utilisez des actifs de connaissances :

Chaque actif de connaissances doit inclure des mots-clés ou des mots ayant des définitions sémantiques similaires utilisés à la fois dans la question et dans l'actif de connaissances. Ces similitudes sont nécessaires pour permettre d’utiliser l’actif de connaissances lors de la réponse à une question. Si l'actif de connaissances comprend des règles génériques, les réponses automatiques et les bots auront des problèmes pour associer sémantiquement les connaissances à la question. Des règles génériques peuvent être placées dans les instructions personnalisées du Bot.

Intégrer des définitions qui clarifient les noms d'objets pour le Bot, notamment les termes, acronymes ou synonymes. Par exemple :

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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)

Fournissez des définitions pour les objets existants pour guider les utilisateurs dans la formulation de leurs questions avec les termes corrects. Par exemple, lorsqu'un utilisateur spécifie une métrique telle que la suivante :

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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.

Définir le jargon des affaires est bénéfique avant de les intégrer à l’analyse :

Incluez des définitions spécifiques qui sont essentielles à l’analyse des données. Par exemple :

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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

En utilisant les connaissances ci-dessus, le Bot peut fournir des résultats plus précis en considérant l'âge du patient à partir de l'ensemble des données, comme référence généralisée de 120/80 mm Hg ne sera pas appliqué universellement à tous les âges et tous les genres.

Calculez les métriques dérivées en utilisant celles existantes. Par exemple, où Revenue et C3 sont des métriques existantes :

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

Des définitions pour les valeurs d'éléments d'attribut peuvent être incluses pour améliorer la compréhension par le Bot des requêtes des utilisateurs. Comme expliqué dans Amélioration de la qualité des réponses, la connaissance peut être définie comme suit :

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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.

Si vous souhaitez tester l’efficacité d’une donnée supplémentaire avant de l’ajouter à l’actif de connaissances, vous pouvez ajouter la connaissance à la requête elle-même. Par exemple :

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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.

Si le contexte supplémentaire renvoie la réponse attendue, vous pouvez l'ajouter à l'actif de connaissances.

Évitez le comportement suivant lorsque vous utilisez des actifs de connaissances :

Les définitions ne doivent pas contenir d’informations non pertinentes.
Les performances des réponses dépendent de la ligne de votre actif de connaissances et du nombre de lignes pertinentes dans la question. Évitez d'ajouter trop de lignes ou trop d'informations à chaque ligne. Cela peut perturber l'IA et entraîner des hallucinations.

Par exemple, si vous attendez des questions basées sur les rôles et responsabilités des employés d'un service commercial, vous pouvez utiliser les définitions suivantes :

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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.

Cependant, le fait de passer la totalité du texte à l'IA MicroStrategy augmente le nombre de jetons et retarde le temps de réponse. Au lieu de cela, les informations doivent être divisées en plusieurs lignes :

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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.

Évitez d'intégrer des informations supplémentaires sur les attributs dans le texte et d'attendre que le bot les extraie puis les utilise pour filtrer et regrouper les données.

Par exemple, considérons un jeu de données avec Continent, Country, et City attributs et Population et Area mesures.

Dans cet exemple, si un utilisateur demande : « Combien de villes que j'ai parcourues ont le français comme langue parlé ? », la connaissance suivante contient des informations supplémentaires sur Country attribut et peut faire halluciner l'IA.

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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.

Téléchargez vos connaissances sous la forme suivante pour éviter les hallucinations :

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