Conserje de IA para extensiones de modelos semánticos

En la página Extensiones de modelo semántico, puede obtener una vista previa del uso de AI Concierge para extensiones de modelo semántico.

Utilice el lenguaje natural para solicitar ayuda para diseñar, validar, gestionar, solucionar problemas y publicar las personalizaciones del modelo semántico. AI Concierge combina el conocimiento del producto con el conocimiento de su entorno actual para responder preguntas, realizar operaciones compatibles, validar configuraciones y recomendar mejores prácticas.

Puede obtener una vista previa de AI Concierge para extensiones de modelos semánticos para:

• Más información sobre las extensiones de modelos semánticos:
  • Aprenda los conceptos y reciba orientación paso a paso para tareas comunes.
  • Reciba información sobre la documentación de Oracle disponible que explica las funciones, capacidades y flujos de trabajo admitidos.
• Validar personalizaciones:
  • Valide las personalizaciones y resuelva los problemas de validación antes de la publicación.
  • Iniciar y supervisar la validación, mostrar los resultados de la validación, identificar errores y advertencias, explicar sus causas y recomendar acciones correctivas para ayudar a preparar las personalizaciones para su publicación.
• Revise los diseños y aplique las mejores prácticas:
  • Analice sus personalizaciones y reciba recomendaciones de Oracle.
  • Evalúe las consideraciones de diseño y rendimiento e identifique posibles riesgos, problemas de dependencia y problemas de configuración que puedan afectar al despliegue o al rendimiento en tiempo de ejecución.
• Acceda a la información del modelo semántico:
  • Recupere la información del modelo semántico para proporcionar orientación precisa y contextual.
  • Muestra el estado de validación, el historial de publicaciones, los logs de actividad, la información de dependencia y otros detalles de tiempo de ejecución para ayudarle a tomar decisiones informadas.
• Recibir asistencia constante:
  • Obtenga respuestas claras y adaptadas al contexto a sus preguntas a lo largo del ciclo de vida de personalización.
  • Distinguir entre mensajes informativos, advertencias y errores, explicar recomendaciones y guiarle por los flujos de trabajo soportados, desde la creación hasta la publicación y el mantenimiento continuo.