Richtlinien für die Datenaufbereitung und Feinabstimmung – Autorenbenutzer

Befolgen Sie diese Richtlinien, um die Effektivität Ihrer Interaktionen mit dem Oracle Analytics AI Assistant zu maximieren.

1. Begrenzen Sie die Anzahl der Spalten in einem lokalen Themenbereich. Nehmen Sie nur Spalten auf, die für den Funktionskontext der Arbeitsmappe(n) im lokalen Themenbereich verwendet oder benötigt werden. Selbst wenn sie nicht explizit in der Arbeitsmappe verwendet wird, kann eine Datenspalte in der Nähe des Kontextes der Arbeitsmappe ein Kandidat für den lokalen Themenbereich sein, wenn die folgenden Bedingungen erfüllt sind:
   1. Es wird erwartet, dass Verbraucher möglicherweise eine Frage oder einen Prompt stellen, an dem diese beteiligt sind.
   2. Das Hinzufügen zum lokalen Themenbereich führt nicht zu potenziellen Mehrdeutigkeiten mit anderen vorhandenen Spalten, die bereits im lokalen Themenbereich vorhanden sind.
2. Vermeiden Sie Spalten mit hoher Kardinalität in einem lokalen Themenbereich. Bringen Sie keine Order_id oder Kundennamen mit, die möglicherweise mehr als 1000 eindeutige Mitglieder enthalten. Spalten mit hoher Kardinalität erhöhen in der Regel die Indexierungszeit und sind möglicherweise nicht unbedingt erforderlich, um viele der "high-level" Consumer-Benutzereingabeaufforderungen zu beantworten.
3. Vermeiden Sie mehrere Funktionsdaten in einem einzigen lokalen Themenbereich.
   1. Wenn möglich, nehmen Sie nur ein Funktionsdatum (Datumshierarchie) im lokalen Themenbereich auf, im Gegensatz zu mehreren Funktionsdatumshierarchien. Beispiel: "Auftragsdatum", "Versanddatum" und "Abrechnungsdatum" sind alle eindeutigen Datumshierarchien, die Teil eines Themenbereichs für Verkäufe sind. Nehmen Sie idealerweise nur eine dieser Hierarchien in Ihren lokalen Themenbereich auf. Mehrere Datumshierarchien können zu Unklarheiten mit den Antworten von Oracle Analytics AI Assistant führen.
   2. Wenn Sie Consumer-Benutzern Zugriff auf mehrere Datumsangaben in einem einzelnen lokalen Themenbereich gewähren müssen, müssen sie immer angeben, auf welchen Funktionsdatumstyp sie sich beziehen, wenn sie zeitbezogene Fragen stellen. Andernfalls ist dies möglicherweise nicht immer intuitiv für Verbraucher, z.B. wenn Auftragsdatums- und Versanddatumsobjekte im lokalen Themenbereich enthalten sind.
4. Aggregationsregeln für Metriken ordnungsgemäß festlegen. Metriktypspalten werden standardmäßig mit einer Summenaggregationsregel verwendet. Wenn eine Metrik nicht additiv ist, wie z.B. "Alter", überschreiben Sie die Aggregationsregel, die im lokalen Themenbereich standardmäßig "Durchschnitt" lautet, manuell. Typische Objekte, für die Aggregationsregeln überschrieben werden müssen, sind "Anzahl", "Anzahl eindeutig" und "Durchschnitt". Sie müssen Kennzahlen, bei denen es sich um Verhältnisberechnungen handelt, mit einem Zähler und einem Nenner mit einer durchschnittlichen Aggregationsregel im lokalen Themenbereich überschreiben.
5. Beachten Sie Spaltennamen und Beschreibungen. Ändern Sie gegebenenfalls die Spaltennamen in aussagekräftigere Werte. Bessere Spaltennamen sind effektiver als Synonyme. Das Hinzufügen von Synonymen hilft zwar, aber gute Spaltennamen haben einen höheren Einfluss auf die LLM-Auflösung.
6. Lokale Themenbereiche auf den Live-Datenzugriffsmodus setzen Dadurch können Benutzerdatensicherheitskriterien an die Abfrage übergeben werden.
7. Vermeiden Sie Themenbereichsspalten mit komplexen Aggregationsregeln in Ihren lokalen Themenbereichen. Versuchen Sie möglichst, einfache additive Metriken in Ihren lokalen Themenbereichen zu verwenden.