Udostępnij za pośrednictwem

Używanie własnych danych w monicie

  • Artykuł

Niestandardowe podpowiedzi umożliwiają twórcom korzystanie z generatywnych modeli sztucznej inteligencji odnoszących się do różnego rodzaju scenariuszy generowania treści. Modele te wykorzystują domyślną wiedzę zawartą w danych treningowych do udzielania odpowiedzi. Wiedza ta nie jest jednak wystarczająca, aby poradzić sobie z przypadkami użycia wymagającymi kontekstu danych specyficznych dla biznesu.

W tym momencie dane Retrieval Augmented Generation (RAG) umożliwiają dostarczanie zewnętrznych informacji w celu rozszerzenia wiedzy modelu. To rozszerzenie może skutkować uzyskaniem potrzebnych odpowiedzi.

Dodawanie danych i filtrowanie

Twórcy mogą użyć opcji Dane używania w celu wybrania jednej tabeli Dataverse. Pola aktywnego widoku tej tabeli są wykorzystywane przez model generatywny w celu uzyskania większej wiedzy podczas udzielania odpowiedzi na podstawie zdefiniowanego niestandardowego promptu i dostarczonych danych wejściowych.

Zrzut ekranu pokazujący, jak wybrać tabelę Dataverse jako dane do wykorzystania w kreatorze promptów.

Można filtrować dane, które są pobierane przez rozwinięcie tabeli i wybranie filtrowanego pola i Wartość filtra. Wartość może być dowolnym tekstem lub danymi wejściowymi promptu.

Zrzut ekranu pokazujący, jak filtrować

Wstawianie odwołań do danych w prompcie

Można również wstawić wiele danych i odniesień do danych powiązanych tabel w swoim prompt i korzystać z niego za pomocą języka naturalnego, wybierając Wstaw i nawigując po danych i relacjach.

Każde odniesienie do danych jest wykorzystywane przez model generatywny do udzielenia odpowiedzi.

Zrzut ekranu pokazujący, jak wstawić referencje

Przykładowe scenariusze

Liczba scenariuszy możliwych do zrealizowania dzięki tej funkcji jest ograniczona jedynie kreatywnością użytkownika. Poniższa lista zawiera kilka przykładów.

  • Utwórz podsumowanie konta o nazwie Name, używając tylko tych kolumn: Account.Name, Account.Description, Account.Orders (Order).Name, Account.Orders (Order).Amount.
  • Klasyfikuj Email do jednego z tych Category.Name dopasowań na podstawie Category.Description.
  • Przygotuj odpowiedź na ten Problem dopasowując dane z FAQ.Topic i czerpiąc inspirację z FAQ.Solution.

Ograniczenia

Poniższa lista opisuje ograniczenia korzystania z własnych danych w promptach.

  • Źródło danych jest ograniczone do tabel Dataverse.

  • Korzystanie z tabeli wirtualnej nie jest jeszcze obsługiwane.

  • Jako źródła danych można użyć tylko jednej tabeli. Można jednak odwoływać się do pól z wielu relacji tej tabeli.

  • Tylko atrybuty z następującymi typami danych są dostępne jako atrybut Filtr i w + Wstaw: text, number, date and time, choice, currency oraz unique identifier.

  • Obsługujemy tylko angielsko-amerykańskie formaty filtrowania wartości. Na przykład wartość filtra = 121,5 jest obsługiwana, a 121,5 nie. Wartość filtra=2024-12-25 jest obsługiwana, podczas gdy 25/12/2024 nie jest.

  • Można używać tylko bezpośrednich relacji tabeli dodanej jako źródło danych.

    Możesz użyć Account.'Company Name (Contact)'.Name oraz Account.'Preferred User (User)'.'Last Name' ale nie Account.'Company Name (Contact)'.'Connected To (Connection)'.'Connection Name'.

  • Całkowita liczba rekordów, które można pobrać, jest ograniczona do 1000.

Szkolenie: tworzenie monitów AI Builder przy użyciu własnych danych Dataverse (moduł)