Bereiten Sie Ihre Daten auf KI vor: KI-Anweisungen

KI-Anweisungen ermöglichen es Semantikmodellautoren, Kontext, Geschäftslogik und spezifische Anleitungen direkt zu einem semantischen Modell bereitzustellen. Copilot verwendet diese Anweisungen, um Benutzerfragen besser zu interpretieren, indem organisationsweite Sprache, Terminologie und analytische Prioritäten einbezogen werden. Dieser Artikel führt Sie durch die Schritte zum Einrichten und Testen von KI-Anweisungen, um Ihre Daten für KI-basierte Analysen vorzubereiten.

KI-Anweisungen helfen dabei, Geschäftsbegriffe zu klären, Analyseansätze zu leiten und Mehrdeutigkeit zu reduzieren. Sie verbessern die Qualität und Relevanz von Copilot Antworten, was zu aussagekräftigeren Erkenntnissen und einer reibungsloseren Erfahrung in Berichten führt, die dasselbe Modell verwenden.

Voraussetzungen

• Ein Power BI Semantikmodell in Power BI Desktop oder dem Power BI-Dienst.
• Copilot aktiviert für Ihre Organisation.
• Power BI Q&A für das Modell aktiviert. Sie können F&A während des Setups aktivieren, wenn sie noch nicht aktiviert ist.

Einrichten von KI-Anweisungen

1. Wählen Sie die Schaltfläche 'Daten für KI vorbereiten' im Start-Menüband in Power BI Desktop oder im Menüband des ausgewählten semantischen Modells im Power BI-Dienst aus.

   

   Wenn die Registerkarten bei Vorbereitungsdaten für KI deaktiviert sind, aktivieren Sie Power BI Q&A für Ihr Modell.

   

2. Wechseln Sie im Dialogfeld zur Registerkarte "KI-Anweisungen hinzufügen ".

3. Stellen Sie Anweisungen zum semantischen Modell bereit, das Ihnen dabei hilft Copilot , Ihre Geschäfts-, Terminologie und die Priorisierung der Daten im Modell zu verstehen.

   

4. Wählen Sie Anwenden.

Nachdem Sie das Dialogfeld geschlossen haben, werden Ihre Änderungen in Ihrem Modell gespeichert. Copilot verwendet jetzt die KI-Anweisungen.

Testen von KI-Anweisungen in Power BI Desktop

1. Öffnen Sie den Copilot Bereich in Power BI Desktop.
2. Verwenden Sie das Skill-Auswahlfeld, um die spezifische Copilot Fähigkeit auszuwählen, die Sie testen möchten. Um optimale Ergebnisse zu erzielen, wählen Sie Fragen zu den Daten beantworten.
3. Verwenden Sie eine der von Ihnen festgelegten Anweisungen und interagieren Sie mit Copilot.
4. Stellen Sie sicher, dass Copilot korrekt reagiert.
5. Wenn Sie die Anweisungen ändern müssen, öffnen Sie die Prep-Daten für das KI-Dialogfeld erneut, und passen Sie sie an.
6. Wenn Sie mit den KI-Anweisungen zufrieden sind, veröffentlichen Sie Ihren Bericht im Power BI-Dienst, oder speichern Sie ihn in Power BI Desktop.

KI-Anweisungen nach der Veröffentlichung

Nachdem Ihr Bericht im Power BI-Dienst veröffentlicht wurde oder Änderungen im Dienst gespeichert werden, profitieren Benutzer von den KI-Anweisungen in jeder Copilot Erfahrung, die das semantische Modell verwendet.

Häufige Anwendungsfälle für KI-Anweisungen

KI-Anweisungen bieten eine flexible Möglichkeit, die Interpretation und Reaktion auf Benutzeraufforderungen zu verbessern Copilot . Zwei häufige Anwendungsfälle sind allgemeine Geschäftskontext- und Dateninterpretation sowie Analyseregeln.

Allgemeine Geschäftskontext- und Dateninterpretation

Anweisungen können Ihnen helfen Copilot Antworten im Kontext Ihres Unternehmens zu formulieren, Antworten basierend auf Ihrer Branche, strategischen Zielen, Terminologie oder betriebstechnischer Logik anzupassen. Wenn Sie Anweisungen verwenden, können Sie sicherstellen, dass Benutzer genauere und relevantere Erkenntnisse erhalten. Einige Beispiele sind:

• Die besetzte Saison ist Oktober bis Februar.
• Fassen Sie Erkenntnisse mit einem Fokus auf Risikobewertung und Markttrends.
• Wenn ein Benutzer ABCD erwähnt, verweist er auf das Feld "Rechnung insgesamt ".
• Ein niedrigerer Attritionsprozentwert ist positiver.

Analyseregeln

Sie können Copilot Anweisungen geben, wie bestimmte Arten von Analysen angegangen werden sollten, indem Sie Regeln und Vorlieben bereitstellen, wie Daten aufgeteilt oder priorisiert werden sollen. Einige Beispiele sind:

• Analysieren Sie den Umsatz immer vierteljährlich.
• Bei der Präsentation des Umsatzes brechen Sie sie nach Quartal auf, und vergleichen Sie sie mit dem industry Feld.
• Für Einblicke in den Einzelhandel priorisieren Sie die Tabellen customsegmentationtable und saleschannel.
• Verwenden Sie die sales_fact Tabelle als primäre Quelle für alle verkaufsbezogenen Fragen.
• Wenn ein Benutzer nach Produktverkäufen fragt, fragen Sie immer nach Klärung am Standort.

Schreiben effektiver Aufforderungen für KI-Anweisungen

KI-Anweisungen sind promptbasiert, sodass bewährte Methoden des Prompt Engineering angewendet werden, wenn Sie sie für ein semantisches Modell schreiben. Die Prompt-Konstruktion beeinflusst Copilot Ausgaben direkt. Die folgenden Tipps helfen Ihnen, KI-Anweisungen optimal zu verwenden.

Seien Sie explizit und spezifisch

Gehen Sie davon aus, dass Copilot keine Kenntnisse darüber hat, wie das Datenmodell oder der Geschäftskontext für Ihre Daten verwendet werden kann. Anstatt z. B. "Sie sind ein erfahrener BI-Analyst, der detailorientiert ist" zu schreiben, berücksichtigen Sie: "Sie sind ein erfahrener BI-Analyst, der für einen großen Lebensmittelhändler arbeitet. Die Antworten sollten detailorientiert sein und sich auf Umsatz und Rentabilität konzentrieren."

Verwenden von Analogien und beschreibender Sprache

Analogien, beschreibende Sprache und Beispiele helfen Copilot, Ihr gewünschtes Ergebnis und die beabsichtigte Bedeutung zu verstehen. Verwenden Sie z. B. für produktspezifische Verkäufe das Measure Total_Sales_Product (Beispiel für Produkt: Word, PowerPoint, Excel, SharePoint, Teams).

Vermeiden von Zweideutigkeiten

Seien Sie klar über alles, was Sie hervorheben oder vermeiden möchten Copilot . Je mehr Details und unterstützende Inhalte Sie bereitstellen Copilotkönnen, desto besser. Verwenden Sie z. B. für Total Active Partners das Maß Monthly Active Partner Count. (Filtern Sie nicht nach der Tabelle "Kunden ".)

Gruppenbezogene Anweisungen

Damit Copilot Ihre Absicht besser verstehen kann, gliedern Sie Anweisungen nach Thema oder Zweck (z. B. Datumslogik, wichtige Metriken und Branchenbegriffe). Fügen Sie Strukturelemente wie Abschnitte, Hierarchien und Kopfzeilen ein. Ein Beispiel zum Gruppieren verwandter Anweisungen in den vollständigen Anweisungen finden Sie im Beispielszenario.

Anweisungsreihenfolge

Die Reihenfolge, in der Sie Anweisungen erstellen, kann sich auf die Ausgabe auswirken. Sie können ihre Chancen erhöhen, korrekte Ausgaben zu erhalten, indem Sie verschiedene Variationen, Bestellungen, Beispiele und Formulierungen testen.

Unterteilen komplexer Anweisungen in einfachere Schritte

Unterteilen Sie Anweisungen in einfache Schritte, um Klarheit zu verbessern und Fehler zu reduzieren. Definieren Sie beispielsweise top-Kunden , indem Sie zuerst die Umsatztabelle betrachten und dann nur die Kunden mit den höchsten Auftragswerten zurückgeben.

Anleitungen fokussiert halten

Je nach semantischem Modell können weniger fokussierte Anweisungen effektiver sein als viele breite Anweisungen. Konflikte und Komplexität können für große Sprachmodelle (LLMs) Verwirrung verursachen.

Beispielszenario: Produktverkaufsemantikmodell

Das folgende Beispiel zeigt einen Satz von KI-Anweisungen, die mittels Prompt Engineering für ein semantisches Modell für Produktverkäufe erstellt wurden.

Anweisungen zum Beantworten von Datenfragen

Der Bruttoproduktumsatz (GPS) sollte auf das grossrevenue Feld in der Tabelle " Umsatz " verweisen.

Top sellers bezieht sich auf die drei wichtigsten Partner mit dem höchsten Umsatz. Zeigen Sie Kundendaten nicht an, es sei denn, der Benutzer fordert es explizit an.

Kundenidentifikation

• accountid bezieht sich auf Kunden in der Tabelle "Umsatz ".
• earningsid bezieht sich auf Kunden in der Tabelle "Partner ".
• customid in der Bestelltabelle wird nicht auf Kunden verwiesen.
• Definieren Sie top-Kunden , indem Sie zuerst die Umsatztabelle betrachten und dann nur die Kunden mit den höchsten Auftragswerten zurückgeben.
• Einige Partner sind auch Kunden. Entfernen Sie diese Duplikate nicht. Geben Sie stattdessen anhand des ID-Werts an, ob es sich um einen Partner oder einen Kunden handelt.

Produktmetriken

• Filtern von Daten nach State= Washington oder State= California es sei denn, der Benutzer fragt ausdrücklich nach einem anderen Zustand.

• Verwenden Sie für produktspezifische Verkäufe das Measure Total_Sales_Product (Beispiel für Produkt: Word, PowerPoint, Excel, SharePoint oder Teams). Filtern Sie in der Spalte " Artikel " aus der Tabelle " Vertrieb ".

• Verwenden Sie für Total Active Partners die Maßnahme Monthly Active Partner Count_ID. (Filtern Sie nicht nach der Tabelle "Kunden ".)

• Lebensmittelverkäufe stammen immer aus Einzelhandelsgeschäften.

  Wenn der Wert product_type in der Tabelle " Artikel " lautet Food, zeigen Sie immer den Store an, in dem der Artikel verkauft wurde. Informationen zum Speicher sind in der Store-Tabelle mit dem Feld store_name zu finden und können mit product_type durch store_id verknüpft werden.

Überlegungen und Einschränkungen

• Da KI-Anweisungen unstrukturierte Anleitungen für Copilot sind, interpretiert der LLM sie lediglich. Es gibt keine Garantie dafür, dass der LLM genau die Anweisungen befolgt.
• KI-Anweisungen wirken sich auf die Copilot-Fähigkeiten aus, gelten jedoch nicht für allgemeine Unterhaltungen mit Copilot.
• KI-Anweisungen werden auf der semantischen Modellebene gespeichert. Anweisungen können derzeit nicht auf Berichtsebene gespeichert werden.
• Es wird nicht erwartet, dass KI-Anweisungen personaspezifisch sind oder sich auf nicht datenbezogene Ausgaben für den Endbenutzer auswirken.
• KI-Anweisungen können andere In Power BI-Features nicht deaktivieren Copilot oder verhindern, dass bestimmte Features aufgerufen/priorisiert werden.
• Die Anweisungen sind nicht dafür gedacht, mit visuellen Anpassungen oder Themen in Ihrem Bericht zu arbeiten.
• Derzeit können Sie keine Anweisungen in das Dialogfeld in Power BI Desktop hochladen.
• Um Anweisungen in Power BI Desktop zu testen, müssen Sie ihren CopilotBereich schließen und erneut öffnen, um neue Anweisungen anzuwenden.
• Benutzer können keine Anweisungen nach Kategorie oder Modus (Ansicht oder Bearbeitung) in Copilot Power BI festlegen.
• Verbraucher können nicht sehen, welche Anweisungen ein Autor auf das Modell auf der Benutzeroberfläche angewendet hat.
• Endbenutzer können keine Anweisungen für ein semantisches Modell deaktivieren.
• KI-Anweisungen werden in Power BI Desktop möglicherweise nicht beachtet, wenn Sie versuchen, eine Seite zu erstellen, vorgeschlagene Themen zu Berichtsseiten oder eine Semantikmodellzusammenfassung mit Copilot abzurufen. Um dieses Problem zu umgehen, verwenden Sie die Qualifikationsauswahl, und wählen Sie nur "Neue Berichtsseiten erstellen " aus, um anweisungen erfolgreich anzuwenden.
• KI-Anweisungen sind auf 10.000 Zeichen beschränkt.

Eine umfassende Liste der Überlegungen und Einschränkungen finden Sie unter "Vorbereiten Ihrer Daten für KI".

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