Dataverse のナレッジ ソースを追加する

Dataverse テーブルをナレッジ ソースとして統合すると、テーブルに含まれるデータに エージェント を基づかせることができます。 このプロセスでは、データ内のテーブルと列のシノニムと用語集の定義を追加します。 詳細については、Microsoft Dataverse からエージェントの応答を改善するを参照してください。

Dataverse テーブルをナレッジソースとして追加するには、以下の手順を実行します:

1. エージェント アプリを開きます。

2. 概要 ページまたは ナレッジ ページから ナレッジを追加する を選択します。

3. Dataverse (プレビュー) を選択します。

4. 追加する 1 つ以上の Dataverse テーブルを見つけます。 ナレッジ ソースごとに最大 15 Dataverse テーブルを追加できます。 選択範囲を絞り込むには、検索フィールドを使用します。

   ヒント

   テーブルのレコメンデーションは、エージェントの名前に基づいています。

5. テーブルをプレビューして、適切なテーブルが追加されたことを確認します。 プレビューには 20 行と列のセットのみが表示されますが、すべての行と列がナレッジ ソースに含まれます。

6. ナレッジ名と説明を確認します。 特に生成 AI が有効になっている場合は、説明が AI オーケストレーション に役立つため、説明はできるだけ詳細にする必要があります。

7. 必要に応じて、回答の品質を向上させるために、類義語と用語集の用語を追加します。

   1. 選択したテーブル列のシノニムを追加します。 戻る ボタンを選択して、変更を受け入れます。

   2. 用語集の用語を追加して、ドメイン固有の用語と頭字語を定義します。 戻る ボタンを選択して、変更を受け入れます。

8. 追加 を選択し、ナレッジ ソースの追加を終了します。

同義語と用語集の用語

類義語、用語集の用語、および類義語と用語集のエントリの定義は、AI オーケストレーションに役立ちます。 これらは、生成された応答を改善するためのグラウンディング データを提供します。 テーブル内の情報を AI が理解して解釈するための追加情報を提供することで、AI がユーザーの要求を認識し、AI に提供された情報に基づいて応答を返す可能性が高まります。

テーブル Dataverse 数値で構成される列が含まれているシナリオでは、AI が列の内容を理解できるようにシノニムを指定する必要があります。 たとえば、エージェント が旅行支援を提供していて、 Dataverse テーブルに「cr_123_abc」という名前の列があり、フライト番号を使用して都市に対応しているとします。

AI はこの情報を修飾する方法を知らないため、解釈方法を明示的に指示する必要があります。 そのため、作成者はこの列に「cr_123_abcは、フライト コードで表される各フライトの出発都市を表します」などの説明を追加します。

用語集の定義例

用語集の定義は、表 Dataverse 用語を言い換えるために使用されるため、エージェントはユーザーの質問をよりよく理解し、より適切に応答できます。

次の表は、用語集の用語の定義を追加することで、エージェントに役立つコンテキストを提供するシナリオを示しています。

シナリオ	用語集	サンプル説明
頭字語	VP	"VP" とは Contact" テーブルの "JobTitle" 列にある Vice President 値を指します。
カスタム所有権	活動所有者	"活動の所有者" は、"ActivityParty" テーブルの "PartyId" 列によって識別されます。
カスタム フィールド	営業案件レビュー	「営業案件の収益」とは、「営業案件」表の「カスタム収益」列を指します。
複雑なルールまたはフィルター	期限切れタスク	「期限切れタスク」とは、「状態コード」列に オープン値があり、「終了予定日」列に今日より前の値がある場合に、「タスク」テーブルを指します。

ヒント

• 表の説明は一例です。 説明をテストして、どの説明が最良の結果を返すかを確認します。
• 更新された用語集の用語と定義が利用可能になるまでに最大 15 分かかる場合があります。