您可以仔細的編製資料索引並組織資料，以改進 Oracle Analytics AI 輔助程式生成的結果。
Oracle Analytics AI 輔助程式是由大型語言模型 (LLM) 提供技術支援。與數字相比，LLM 更擅長理解文字，因此請將資料集中的空值變更為有意義的文字，例如「不明」或「無法取得」。您也可以藉由區分數值來將結果最佳化，例如根據總銷售額將客戶置於不同群組，或是將訂單金額區分為小、中和大範圍。請參閱在準備資料時建立儲格資料欄。
利用 Oracle Analytics 的建議強化及轉換您的資料，可以提供更好的相關資訊給輔助程式。例如，將資料集轉換為包含資料部分萃取 (從數值日期中萃取星期幾)，讓輔助程式可以更準確地回應提詞，例如「顯示 2024 年所有星期五的銷售額」。請參閱增強及轉換資料。
若要減少編製索引資料的歧義，可將資料欄名稱命名為任何人都能一目瞭然的清晰名稱，避免使用重複的名稱及同義字。例如，資料集通常會有多個日期資料欄 (訂單日期、出貨日期、發票日期)。當有人提出「依月份顯示銷售額」這類問題時，可能會造成混淆。為了避免此種情形，您可以對要指定為預設日期的資料欄建立一個「日期」同義字。請參閱指定資料集資料欄的同義字。
在編製資料索引時，請謹慎選取要編製哪些資料欄的索引。請以使用者最有可能要求輔助程式提供洞察分析和視覺化的資料欄為考量依據，例如度量、區域和日期。請避免對高基數資料欄 (例如客戶 ID、SKU 或地址) 編製索引，因為這些資料欄可能只會增加複雜性，但不會增強輔助程式洞察分析。編製資料集索引時，請先選取使用建議的索引設定值，然後再精簡個別的資料欄選項，從而將搜尋索引最佳化。請參閱關於建議的索引設定值。