Cette section décrit les scénarios appropriés pour utiliser un agent d'IA d'Oracle Analytics, afin d'assurer une utilisation optimale des synthèses automatisées et l'efficacité de vos flux de travail d'analyse.
Les agents d'IA sont des experts fonctionnels propres à un domaine. Considérez un agent d'IA comme un expert métier dans un domaine d'activité précis, qui soutient des interactions ciblées avec l'assistant d'intelligence artificielle d'Oracle Analytics. Plus sa portée est ciblée, plus ses réponses sont précises et pertinentes.
Les agents d'IA sont conçus pour prendre en charge les utilisateurs de l'assistant d'IA d'Oracle Analytics dans un domaine d'affaires clairement défini. Chaque agent est associé à un jeu de données spécifique, à des documents de connaissances organisés et à des instructions personnalisées. Ensemble, ces composants améliorent considérablement la capacité de l'assistant d'IA d'Oracle Analytics et du GML sous-jacent à interpréter correctement les questions des utilisateurs dans un contexte donné.
es organisations peuvent créer des agents d'IA hautement spécialisés si elles réduisent l'ambiguïté et encadrent l'IA au moyen d'une sémantique, d'instructions et d'une documentation propres au domaine. Par exemple, vous pouvez créer un agent d'IA consacré aux commandes en attente de l'entreprise, un autre dédié à l'attrition des employés, ou encore un agent centré sur le volume des demandes de service à la clientèle. Chaque agent d'IA s'appuie sur un ensemble ciblé de sources de données, applique des exigences de réponse personnalisées et intègre des connaissances d'affaires pertinentes, telles que des informations concurrentielles, des politiques RH ou des contrats de niveau de service.
Les auteurs créent les agents d'IA à l'intention des consommateurs. Les consommateurs peuvent voir des tableaux de bord ou des classeurs et s'appuyer sur l'assistant d'IA d'Oracle Analytics pour interagir avec leurs données au moyen de questions en langage naturel. Les consommateurs ne créent pas eux-mêmes de nouvelles visualisations. Ils utilisent plutôt des agents pour obtenir des clarifications rapides, des réponses de suivi et des synthèses détaillées dans le contexte du contenu d'analyse qu'ils consultent.