Preparar seus dados para IA: instruções de IA

As instruções de IA permitem que autores de modelo semântico forneçam contexto, lógica de negócios e diretrizes específicas diretamente em um modelo semântico. Copilot usa essas instruções para interpretar melhor as perguntas do usuário incorporando a linguagem organizacional, a terminologia e as prioridades analíticas. Este artigo orienta você pelas etapas para configurar e testar as instruções de IA para preparar seus dados para análises de IA.

As instruções de IA ajudam a esclarecer os termos de negócios, orientar abordagens de análise e reduzir a ambiguidade. Eles melhoram a qualidade e a relevância das respostas Copilot, levando a insights mais significativos e uma experiência mais suave em relatórios que usam o mesmo modelo.

Pré-requisitos

• Um modelo semântico Power BI no Power BI Desktop ou no serviço do Power BI.
• Copilot ativado para sua organização.
• Q&A do Power BI habilitado para o modelo. Você pode habilitar a Q&A durante a instalação se ela ainda não estiver ativada.

Configurar instruções de IA

1. Selecione o botão Preparar dados para IA localizado na guia Home no Power BI Desktop ou na guia do modelo semântico selecionado no serviço do Power BI.

   

   Se as guias em Preparação de dados para IA estiverem desabilitadas, habilite o Power BI Q&A para seu modelo.

   

2. Na caixa de diálogo, vá para a guia Adicionar instruções de IA .

3. Forneça instruções sobre o modelo semântico que ajudam a Copilot entender seus negócios, terminologia e como priorizar os dados no modelo.

   

4. Selecione Aplicar.

Depois de fechar a caixa de diálogo, suas alterações serão salvas no modelo. Copilot agora usa as instruções de IA.

Testar instruções de IA no Power BI Desktop

1. Abra o Copilot painel no Power BI Desktop.
2. Use o seletor skill para selecionar a funcionalidade Copilot específica que você deseja testar. Para obter melhores resultados, escolha perguntas de respostas sobre os dados.
3. Use uma das instruções definidas e interaja com Copilot.
4. Verifique se Copilot responde com precisão.
5. Se você precisar alterar as instruções, reabra a caixa de diálogo Preparar dados para IA e ajuste-as.
6. Quando estiver satisfeito com as instruções de IA, publique o relatório no serviço do Power BI ou salve-o no Power BI Desktop.

Instruções de IA após a publicação

Depois que o relatório é publicado no serviço do Power BI ou as alterações são salvas no serviço, os usuários se beneficiam das instruções de IA em cada experiência Copilot que usa o modelo semântico.

Casos de uso comuns para instruções de IA

As instruções de IA oferecem uma maneira flexível de aprimorar como Copilot interpreta e responde aos prompts do usuário. Dois casos de uso comuns são contexto comercial geral e interpretação de dados e regras de análise.

Contexto geral de negócios e interpretação de dados

As instruções podem ajudar a Copilot enquadrar respostas no contexto de sua empresa, adaptando respostas com base em seu setor, metas estratégicas, terminologia ou lógica operacional. Ao usar instruções, você pode ajudar a garantir que os usuários obtenham insights mais precisos e relevantes. Alguns exemplos incluem:

• A temporada movimentada é de outubro a fevereiro.
• Elabore insights com foco na avaliação de risco e nas tendências do mercado.
• Quando um usuário menciona o ABCD, ele se refere ao campo total da fatura .
• Um percentual de atrito menor é mais positivo.

Regras de análise

Você pode orientar Copilot sobre como abordar determinados tipos de análise fornecendo regras e preferências de como os dados devem ser fatiados ou priorizados. Alguns exemplos incluem:

• Sempre analise as vendas trimestralmente.
• Ao mostrar a receita, divida-a por trimestre e compare-a com o industry campo.
• Para obter insights de varejo, priorize as tabelas customsegmentationtable e saleschannel.
• Use a sales_fact tabela como a fonte primária para todas as perguntas relacionadas a vendas.
• Quando um usuário pergunta sobre vendas de produtos, sempre peça esclarecimentos sobre o local.

Escreva prompts eficazes para instruções de IA

As instruções de IA são baseadas em prompt, portanto, as práticas recomendadas de engenharia de prompt se aplicam quando você as escreve para um modelo semântico. A construção do prompt afeta diretamente as saídas de Copilot. As dicas a seguir ajudam você a aproveitar ao máximo as instruções de IA.

Ser explícito e específico

Suponha que Copilot não tenha nenhuma compreensão de como usar o modelo de dados ou o contexto de negócios para seus dados. Por exemplo, em vez de escrever "Você é um analista de BI experiente que é orientado a detalhes", considere: "Você é um analista de BI experiente que trabalha para um grande distribuidor de alimentos. As respostas devem ser orientadas a detalhes e focadas em receita e rentabilidade."

Usar analogias e linguagem descritiva

Analogias, linguagem descritiva e exemplos ajudam Copilot entender o resultado desejado e o significado pretendido. Por exemplo, para vendas específicas do produto, use a medida Total_Sales_Product (exemplo de produto: Word, PowerPoint, Excel, SharePoint, Teams).

Evite ambiguidade

Seja claro sobre qualquer coisa que você queira Copilot enfatizar ou evitar. Quanto mais detalhes e conteúdo de suporte você puder fornecer Copilot, melhor. Por exemplo, Total Active Partners, use a medida Monthly Active Partner Count. (Não filtre na tabela Clientes .)

Instruções relacionadas ao grupo

Para ajudar Copilot entender melhor sua intenção, organize instruções por tema ou finalidade (como lógica de data, métricas principais e termos do setor). Inclua elementos estruturais, como seções, hierarquias e cabeçalhos. Para obter um exemplo de como agrupar instruções relacionadas no conjunto completo de instruções, consulte o cenário de exemplo.

Ordem de instrução

A ordem na qual você cria instruções pode afetar a saída. Você pode aumentar suas chances de obter saídas corretas testando diferentes variações, pedidos, exemplos e redação.

Dividir instruções complexas em etapas mais simples

Divida as instruções em etapas simples para melhorar a clareza e reduzir erros. Por exemplo, defina os principais clientes primeiro examinando a tabela de receita e retornando apenas os clientes com os valores de pedido mais altos.

Manter as instruções focadas

Dependendo do modelo semântico, menos instruções focadas podem ser mais eficazes do que muitas amplas. Conflitos e complexidade podem causar confusão para LLMs (grandes modelos de linguagem).

Cenário de exemplo: modelo semântico de vendas de produtos

O exemplo a seguir mostra um conjunto de instruções de IA que são projetadas para um modelo semântico de vendas de produtos.

Instruções para responder a perguntas sobre dados

O GPS (vendas do produto bruto) deve referenciar o grossrevenue campo na tabela Receita .

Os mais vendidos referem-se aos três principais parceiros com a maior receita. Não mostre clientes, a menos que o usuário pergunte explicitamente.

Identificação do cliente

• accountid refere-se aos clientes na tabela Receita .
• earningsid refere-se aos clientes na tabela Parceiros .
• customid na tabela de pedidos não se refere a clientes.
• Defina os principais clientes primeiro examinando a tabela de receita e, em seguida, retornando apenas os clientes com os valores de pedido mais altos.
• Alguns parceiros também são clientes. Não remova essas duplicatas. Em vez disso, indique se ele é um parceiro ou um cliente com base no valor da ID.

Métricas do produto

• Filtre dados por State= Washington ou State= California a menos que o usuário solicite especificamente um estado diferente.

• Para vendas específicas do produto, use a medida Total_Sales_Product (exemplo de produto: Word, PowerPoint, Excel, SharePoint ou Teams). Filtre na coluna Produto da tabela Vendas .

• Para Total Active Partners, use a medida Monthly Active Partner Count_ID. (Não filtre na tabela Clientes .)

• As vendas de produtos alimentícios são sempre de lojas de varejo.

  Se o valor product_type na tabela Produto for Food, sempre mostrará o repositório onde o item foi vendido. As informações do repositório são encontradas na tabela store com o campo store_namee podem ser vinculadas product_type por store_id.

Considerações e limitações

• Como as instruções de IA são diretrizes não estruturadas para Copilot, o LLM apenas as interpreta. Não há garantia de que o LLM seguirá exatamente as instruções.
• As instruções de IA afetam as Copilot capacidades, mas não se aplicam a conversas gerais com Copilot.
• As instruções de IA são salvas no nível do modelo semântico. No momento, as instruções não podem ser armazenadas no nível do relatório.
• Não se espera que as instruções de IA sejam específicas da persona ou modifiquem saídas não relacionadas a dados para o usuário final.
• As instruções de IA não podem desabilitar outros Copilot recursos do Power BI ou impedir/priorizar a chamada de determinados recursos.
• As instruções não têm a intenção de funcionar com modificações visuais ou temas em seu relatório.
• Atualmente, você não pode carregar instruções na caixa de diálogo no Power BI Desktop.
• Para testar as instruções no Power BI Desktop, você precisa fechar e reabrir o painel Copilot para ver as novas instruções aplicadas.
• Os usuários não podem definir instruções por categoria ou por modo (exibir ou editar) no Copilot Power BI.
• Os consumidores não podem ver quais instruções um autor aplicou ao modelo na interface do usuário.
• Os usuários finais não podem desabilitar instruções em um modelo semântico.
• As instruções de IA podem não ser respeitadas no Power BI Desktop quando você está tentando criar uma página, obter tópicos de página de relatório sugeridos ou um resumo semântico de modelo com Copilot. Para contornar esse problema, use o seletor de habilidades e selecione apenas Criar novas páginas de relatório para que as instruções se apliquem com êxito.
• As instruções de IA são limitadas a 10.000 caracteres.

Para obter uma lista abrangente de considerações e limitações, consulte Preparar seus dados para IA.

Conteúdo relacionado

• Preparar dados para IA
• Esquemas de dados de IA
• Respostas verificadas
• Preparar dados para perguntas frequentes sobre IA