Forbered dine data til AI: AI-instruktioner

AI-instruktioner gør det muligt for semantiske modelforfattere at levere kontekst, forretningslogik og specifik vejledning direkte til en semantisk model. Copilot bruger disse instruktioner til bedre at fortolke brugerspørgsmål ved at indarbejde organisationssprog, terminologi og analytiske prioriteter. Denne artikel guider dig gennem trinene til at opsætte og teste AI-instruktioner for at forberede dine data til AI-drevet analyse.

AI-instruktioner hjælper med at afklare forretningstermer, vejlede analysemetoder og reducere tvetydighed. De forbedrer kvaliteten og relevansen af Copilot svar, hvilket fører til mere meningsfulde indsigter og en mere flydende oplevelse på tværs af rapporter, der bruger samme model.

Forudsætninger

  • En Power BI semantisk model i Power BI Desktop eller Power BI-tjeneste.
  • Copilot aktiveret for din organisation.
  • Power BI Q& A aktiveret for modellen. Du kan aktivere Q&A under opsætningen, hvis det ikke allerede er slået til.

Konfigurer AI-instruktioner

Note

Du kan lave Prep-data for AIfunktioner både i Power BI Desktop og Power BI-tjeneste. Brugere kan benytte disse funktioner hvor som helst Copilot i Power BI er tilgængeligt.

  1. Vælg knappen Klargøring af data til AI , der er placeret på båndet Hjem i Power BI Desktop eller på båndet på den valgte semantiske model i Power BI-tjeneste.

    Skærmbillede, der viser funktionen Klargøringsdata til AI i Power BI Desktop.

    Hvis fanerne i Forberedelsesdata til AI er deaktiveret, skal du aktivere Power BI Q&A for din model.

    Skærmbillede, der viser, hvordan du aktiverer Q&A for modellen i Power BI Desktop.

  2. I dialogboksen skal du gå til fanen Tilføj AI-instruktioner .

  3. Angiv instruktioner om den semantiske model, der hjælper med Copilot at forstå din virksomhed, terminologi, og hvordan du prioriterer dataene i modellen.

    Skærmbillede, der viser en dialogboks, der indeholder fanen AI-instruktioner i Power BI Desktop.

  4. Vælg Anvend.

Når du har lukket dialogboksen, gemmes ændringerne i din model. Copilot bruger nu AI-vejledningen.

Test AI-instruktioner i Power BI Desktop

  1. Åbn ruden Copilot i Power BI Desktop.
  2. Brug skill picker til at vælge den specifikke Copilot kapacitet, du vil teste. For bedste resultater, vælg Svar på spørgsmål om dataene.
  3. Brug en af de instruktioner, du har sat, og interager med Copilot.
  4. Sørg for, at Copilot reagerer nøjagtigt.
  5. Hvis du skal ændre instruktionerne, så åbn dialogen Forberedende data for AI igen og juster dem.
  6. Når du er tilfreds med AI-instruktionerne, kan du offentliggøre din rapport på Power BI-tjeneste eller gemme den i Power BI Desktop.

Note

Hver gang du redigerer en instruktion i dialogboksen Prep data for AI , skal du opdatere ruden Copilot ved at lukke og genåbne den.

AI-instruktioner efter udgivelse

Efter din rapport er offentliggjort til Power BI-tjeneste, eller ændringer gemt i tjenesten, får brugerne gavn af AI-instruktionerne i hver Copilot-oplevelse, der bruger den semantiske model.

Note

Slutbrugerne kan ikke se de AI-instruktioner, der er angivet på modellen.

Almindelige use cases til AI-instruktioner

AI-instruktioner tilbyder en fleksibel måde at forbedre, hvordan Copilot du fortolker og reagerer på brugerprompter. To almindelige anvendelsestilfælde er generel forretningskontekst og datafortolkning samt analyseregler.

Generel forretningskontekst og datafortolkning

Instruktioner kan hjælpe med at Copilot indramme svar inden for rammerne af din virksomhed og skræddersy svar baseret på din branche, strategiske mål, terminologi eller operationelle logik. Når du bruger instruktioner, kan du hjælpe med at sikre, at brugerne får mere præcis og relevant indsigt. Nogle eksempler omfatter:

  • Travl sæson er oktober til februar.
  • Rammeindsigt med fokus på risikovurderinger og markedstendenser.
  • Når en bruger nævner ABCD, henviser vedkommende til feltet Samlet faktura .
  • En lavere nedslidningsprocent er mere positiv.

Regler for analyse

Du kan vejlede Copilot om, hvordan du griber visse typer analyser an ved at angive regler og præferencer for, hvordan data skal opdeles eller prioriteres. Nogle eksempler omfatter:

  • Analysér altid salg hvert kvartal.
  • Når du viser omsætning, skal du opdele den efter kvartal og sammenligne den med marken industry .
  • Prioriter tabellerne og customsegmentationtable for saleschannel at få detailindsigt.
  • Brug tabellen sales_fact som den primære kilde til alle salgsrelaterede spørgsmål.
  • Når en bruger spørger om produktsalg, skal du altid bede om afklaring på stedet.

Skriv effektive prompts til AI-instruktioner

AI-instruktioner er prompt-baserede, så prompt engineering bedste praksis gælder, når du skriver dem til en semantisk model. Prompt-konstruktion påvirker direkte Copilot output. Følgende tips hjælper dig med at få mest muligt ud af AI-instruktionerne.

Vær eksplicit og specifik

Antag Copilot , at du ikke har nogen forståelse af, hvordan du bruger datamodellen eller forretningskonteksten til dine data. For eksempel, i stedet for at skrive "Du er en erfaren BI-analytiker, der er detaljeorienteret," så overvej: "Du er en erfaren BI-analytiker, der arbejder for en stor fødevaredistributør. Svarene bør være detaljeorienterede og fokusere på omsætning og rentabilitet."

Brug analogier og beskrivende sprog

Analogier, beskrivende sprog og eksempler hjælper Copilot med at forstå dit ønskede resultat og den tilsigtede betydning. Til produktspecifikt salg skal du f.eks. bruge målingen Total_Sales_Product (eksempel på produkt: Word, PowerPoint, Excel, SharePoint, Teams).

Undgå tvetydighed

Vær klar over alt, hvad du vil Copilot understrege eller undgå. Jo flere detaljer og understøttende indhold du kan angive Copilot, jo bedre. For eksempel for Total Active Partners, brug målingen Monthly Active Partner Count. (Filtrer ikke på tabellen Kunder ).

For at hjælpe Copilot med bedre at forstå din hensigt, kan du organisere instruktioner efter tema eller formål (såsom datologik, nøgletal og branchetermer). Inkluder strukturelle elementer som sektioner, hierarkier og overskrifter. Du kan finde et eksempel på, hvordan du grupperer relaterede instruktioner i det komplette sæt instruktioner, i eksempelscenariet.

Instruktionsrækkefølge

Den rækkefølge, du skriver instruktioner i, kan påvirke outputtet. Du kan øge dine chancer for at få korrekte output ved at teste forskellige varianter, ordrer, eksempler og ordlyde.

Opdel komplekse instruktioner i enklere trin

Opdel instruktionerne i simple trin for at forbedre klarheden og reducere fejl. Du kan f.eks. definere topkunder ved først at se på indtægtstabellen og derefter kun returnere de kunder med de højeste ordreværdier.

Hold instruktionerne fokuserede

Afhængigt af den semantiske model kan færre fokuserede instruktioner være mere effektive end mange brede. Konflikter og kompleksitet kan skabe forvirring for store sprogmodeller (LLM'er).

Eksempelscenarie: produktsalgs semantisk model

Følgende eksempel viser et sæt AI-instruktioner, der er prompt-engineeret til en produktsalgs-semantisk model.

Instruktioner til besvarelse af dataspørgsmål

Bruttoproduktsalg (GPS) skal referere til grossrevenue feltet i tabellen Omsætning .

Topsælgere refererer til de tre bedste partnere med den højeste omsætning. Vis ikke kunder, medmindre brugeren udtrykkeligt spørger.

Identifikation af kunder

  • accountid refererer til kunder i tabellen Omsætning .
  • earningsid refererer til kunder i tabellen Partnere .
  • customid i tabellen Ordre refererer ikke til kunder.
  • Definer de bedste kunder ved først at se på indtægtstabellen og derefter kun returnere de kunder med de højeste ordreværdier.
  • Nogle partnere er også kunder. Fjern ikke disse dubletter. Angiv i stedet, om det er en partner eller en kunde, baseret på id-værdien.

Produkt målinger

  • Filtrer data efter State= Washington , eller State= California medmindre brugeren specifikt beder om en anden tilstand.

  • For produktspecifikt salg bruges målet Total_Sales_Product (eksempel på produkt: Word, PowerPoint, Excel, SharePoint eller Teams). Filtrer på kolonnen Produkt fra tabellen Salg .

  • Til Total Active Partners, brug takten Monthly Active Partner Count_ID. (Filtrer ikke på tabellen Kunder ).

  • Fødevaresalg kommer altid fra detailbutikker.

    Hvis værdien product_type i tabellen Produkt er Food, skal du altid vise den butik, hvor varen blev solgt. Butiksoplysninger findes i tabellen Butik med feltet store_name, og de kan sammenkædes product_type med .store_id

Note

Du skal ofte gentage for at få mest muligt ud af AI-instruktioner. Når du eksperimenterer og ser, hvordan Copilot reagerer, får du en bedre forståelse af, hvilke typer instruktioner der giver de bedste resultater for din model og dine brugere.

Overvejelser og begrænsninger

  • Fordi AI-instruktioner er ustruktureret vejledning til Copilot, fortolker LLM dem kun. Der er ingen garanti for, at LLM nøjagtigt følger instruktionerne.
  • AI-instruktioner påvirker Copilot funktioner, men omfatter ikke generelle samtaler med Copilot.
  • AI-instruktioner gemmes på semantisk modelniveau. Instruktioner kan i øjeblikket ikke gemmes på rapportniveau.
  • AI-instruktioner forventes ikke at være personspecifikke eller ændre ikke-datarelaterede output for slutbrugeren.
  • AI-instruktioner kan ikke deaktivere andre Copilot i Power BI-funktioner eller forhindre/prioritere visse funktioner i at blive kaldt.
  • Instruktioner er ikke beregnet til at arbejde med visuelle ændringer eller temaer i din rapport.
  • Lige nu kan du ikke uploade instruktioner til dialogen i Power BI Desktop.
  • For at teste instruktioner i Power BI Desktop skal du lukke og genåbne dit Copilot-panel for at se nye instruktioner anvendt.
  • Brugerne kan ikke angive instruktioner efter kategori eller tilstand (få vist eller redigere) i Copilot Power BI.
  • Forbrugere kan ikke se, hvilke instruktioner en forfatter har anvendt på modellen i brugergrænsefladen.
  • Slutbrugere kan ikke deaktivere instruktioner på en semantisk model.
  • AI-instruktioner bliver måske ikke respekteret i Power BI Desktop, når du prøver at oprette en side, få foreslåede rapportsideemner eller et semantisk modelresumé med Copilot. Du kan løse dette problem ved at bruge færdighedsvælgeren og vælge kun Opret nye rapportsider for at få instruktionerne til at fungere.
  • AI-instruktioner er begrænset til 10.000 tegn.

Du kan finde en omfattende liste over overvejelser og begrænsninger under Forbered dine data til AI.

Relateret indhold

  • Last updated on