Поділитися через

Використання власних даних у запиті

  • Стаття

Спеціальні підказки дозволяють виробникам використовувати генеративні моделі штучного інтелекту для вирішення різних типів сценаріїв генерації контенту. Ці моделі використовують для відповідей свої знання за замовчуванням, включені в їхні тренувальні дані. Однак цих знань недостатньо для роботи з випадками використання, які вимагають контексту даних для бізнесу.

Саме на цьому етапі Data Retrieval Augmented Generation (RAG) дозволяє надавати зовнішню інформацію для розширення знань про модель. Це доповнення може призвести до отримання потрібних відповідей.

Додавання даних і фільтрування

Виробники можуть використовувати опцію «Використані дані», щоб вибрати одну Dataverse таблицю. Поля активного вигляду цієї таблиці використовуються генеративною моделлю для отримання більших знань під час відповіді на основі настроюваного запиту, визначеного та наданих вхідних даних.

Скріншот того, як вибрати таблицю Dataverse в якості даних для використання в конструкторі підказок.

Ви можете відфільтрувати дані, які отримуються, розгорнувши таблицю та вибравши відфільтроване поле та значення фільтра. Значенням може бути текст у довільній формі або введення запиту.

Скріншот того, як фільтрувати «Статус» таблиці «Потенційна угода» на основі введень, визначених у конструкторі запитів або списку значень.

Вставка посилань на дані в запит

Ви також можете вставити кілька даних і посилань на дані пов’язаних таблиць у запит і використовувати його зі звичайною мовою, вибравши Вставити та переміщаючись між даними та зв’язками.

Кожне посилання на дані використовується генеративною моделлю для відповіді.

Скріншот того, як вставляти посилання «Дані» або «Вхідні дані» безпосередньо в підказці.

Приклад сценаріїв

Кількість сценаріїв, що входять до складу цієї можливості, обмежена лише вашою креативністю. У наведеному нижче списку наведено кілька прикладів.

  • Створіть резюме облікового запису з іменем, Name використовуючи лише ці стовпці: Account.Name, Account.Description, Account.Orders (Order).Name,. Account.Orders (Order).Amount
  • Класифікуйте їх Email на одну з цих Category.Name відповідностей на основі Category.Description.
  • Складіть чернетку відповіді на це, зіставляючи дані з Problem них FAQ.Topic і черпаючи натхнення FAQ.Solution.

Обмеження

У наведеному нижче списку описано обмеження використання власних даних у запиті.

  • Джерело даних обмежується Dataverse таблицями.

  • Dataverse Підтримуються мови середовища: англійська США, французька, японська, данська, голландська, німецька, італійська, бразильська португальська, іспанська, спрощена китайська, данська норвезька та турецька.

  • віртуальна таблиця використання поки що не підтримується.

  • Як джерело даних можна використовувати лише одну таблицю. Проте можна посилатися на поля з кількох зв’язків цієї таблиці.

  • Лише атрибути з наведеними нижче типами даних доступні як атрибут фільтра та в+ Вставка: text, number, date and time, choice,, currency а також виnique identifier.

  • Ми підтримуємо лише англійські формати США для фільтрації значень. Наприклад, підтримується значення фільтра = 121,5, а 121,5 - ні. Фільтр value=2024-12-25 підтримується, а 25/12/2024 – ні.

  • Можна використовувати лише прямі зв’язки таблиці, доданої як джерело даних.

    Наприклад, можна використовувати Account.'Company Name (Contact)'.Name і Account.'Preferred User (User)'.'Last Name' але ні Account.'Company Name (Contact)'.'Connected To (Connection)'.'Connection Name'.

  • Загальна кількість записів, які можна отримати, обмежена 1 000.

Навчання: Створюйте AI Builder підказки з використанням власних Dataverse даних (модуль)