È possibile migliorare i risultati generati dall'Assistente AI di Oracle Analytics indicizzando e organizzando in dati con attenzione.
L'Assistente AI di Oracle Analytics si basa su un modello LLM (Large Language Model). Poiché i modelli LLM comprendono meglio il testo rispetto ai numeri, si consiglia di modificare i valori nulli nei data set in testo significativo come "Sconosciuto" o "Non disponibile". È inoltre possibile ottimizzare i risultati eseguendo il binning dei valori numerici, ad esempio dei clienti in gruppi in base alle vendite totali oppure degli importi degli ordini in intervalli di importi piccoli, medi o grandi. Vedere Creare una colonna bin durante la preparazione dei dati.
L'arricchimento e la trasformazione dei dati con i suggerimenti di Oracle Analytics possono fornire un contesto più ampio all'Assistente. Ad esempio, trasformare un data set per includere estrazioni di parti di dati da cui si estrae il giorno di una settimana da una data numerica significa che l'Assistente può rispondere in modo più accurato a un prompt come "mostra le vendite per tutti i venerdì nel 2024". Vedere Arricchire e trasformare i dati personali.
È possibile ridurre l'ambiguità nei dati indicizzati specificando nomi di colonna chiari che possono essere compresi da tutti gli utenti che li leggono, evitando nomi duplicati e utilizzando sinonimi. Ad esempio, i data set spesso includono più campi di data (Data ordine, Data di spedizione e Data fattura) e ciò può creare confusione quando un utente pone una domanda come "mostra le vendite per mese". È possibile evitare questa situazione creando un sinonimo denominato "Data" nella colonna che si desidera assegnare come data predefinita. Vedere Specificare sinonimi per le colonne del data set.
Quando si indicizzano i dati, selezionare attentamente le colonne da indicizzare. Considerare le colonne per le quali è più probabile che gli utenti chiedano all'Assistente di fornire approfondimenti e visualizzazioni, come metriche, aree e date. Evitare di indicizzare colonne con cardinalità elevata, come ID cliente, SKU o indirizzi, in quanto possono aggiungere complessità senza migliorare gli approfondimenti dell'Assistente. Iniziare selezionando Usa impostazioni consigliate per l'indice durante l'indicizzazione del data set e perfezionare le scelte delle singole colonne per ottimizzare l'indice di ricerca. Vedere Informazioni sulle impostazioni consigliate per l'indice.