資料準備與微調準則 – 作者使用者

若要將與 Oracle Analytics AI Assistant 的互動成效最大化，請遵循下列準則。

1. 限制區域主題區域中的資料欄數。僅包含本端主題區域中工作簿功能內容所使用或需要的資料欄。即使工作簿中未明確使用該資料欄，若符合下列條件，則接近工作簿內容的資料欄可以是本機主題區域的候選項目：
   1. 消費者使用者預期會提出問題或提示要求。
   2. 將它新增至本端主題區域，並不會對已存在於本端主題區域中的其他現有資料欄產生潛在歧義。
2. 避免區域主題區域中出現高基數資料欄。請不要帶有超過 1000 個不同成員的 Order_id 或客戶名稱。高基數資料欄通常會增加索引時間，最終在回答許多「高階」用戶使用者提示時可能並不是關鍵的需求。
3. 避免單一本端學科範疇有多重功能日期。
   1. 可能的話，在區域主題區域中僅包含一個功能性日期 (日期階層集合)，而非多個功能性日期階層。例如，訂單日期、出貨日期及開立帳單日期都是與銷售相關之主題區域的不同日期階層。理想情況下，您的區域主題區域中只包含其中一個階層。具有多個日期階層可能會導致 Oracle Analytics AI Assistant 回應不明確。
   2. 如果您必須在單一本端學科範疇中授予消費者使用者多個日期的存取權，則必須一律指定他們詢問時間相關問題時所參考的功能日期類型。否則，消費者使用者不一定都是直覺式的，例如，當訂單日期與出貨日期物件都包含在當地主題區域中時。
4. 正確設定度量聚總規則。使用「總和」聚總規則預設的度量類型資料欄。如果分析指標不是附加的，例如「年齡」，請手動置換在當地主題區域中預設為「平均」的聚總規則。概略而言，需要覆寫聚總規則的一般物件是「計數」、「相異計數」和「平均值」。您必須使用分子和分母來置換比率計算的分析指標，這些分析指標在當地主題區域中具有「平均」彙總規則。
5. 請注意欄名稱和描述。必要時，請將資料欄名稱變更為更有意義的值。較佳的資料欄名稱比新增同義字更有效。新增同義字有助於同時，良好的資料欄名稱對 LLM 解析有較大的影響。
6. 將本端主題區域設為即時資料存取模式。這可讓使用者資料安全性準則傳入查詢。
7. 避免主題區域資料欄與您本機主題區域中的複雜聚總規則。請儘量嘗試在當地主題區域中使用簡單的附加分析指標。