Поделиться через

Использование собственных данных в запросе

  • Статья

Пользовательские запросы позволяют создателям использовать генеративные модели ИИ для различных типов сценариев создания контента. Эти модели используют для ответа свои знания по умолчанию, включенные в их обучающие данные. Однако этих знаний недостаточно для решения случаев использования, требующих контекста данных, специфичного для бизнеса.

На этом этапе дополнение ответа результатами поиска (RAG) позволяет вам предоставить внешнюю информацию для расширения знаний модели. Это дополнение может привести к получению нужных вам ответов.

Добавление и фильтрация данных

Создатели могут использовать опцию Используемые данные, чтобы выбрать одну таблицу Dataverse. Поля активного представления этой таблицы используются генеративной моделью для получения дополнительных знаний при ответе на основе определенного пользовательского запроса и предоставленных входных данных.

Снимок экрана, показывающий, как выбрать таблицу Dataverse в качестве данных для использования в построителе запросов.

Вы можете фильтровать данные, которые извлекаются, развернув таблицу и выбрав фильтруемое поле и значение фильтра. Значение может быть текстом в свободной форме или входными данными запроса.

Снимок экрана, показывающий, как фильтровать статус таблицы Opportunity на основе входных данных, определенных в конструкторе запросов, или списка значений.

Вставьте ссылки на данные в запрос

Вы также можете вставить в запрос несколько ссылок на данные и связанные таблицы и использовать их на естественном языке, выбрав Вставить и перемещаясь по данным и отношениям.

Каждая ссылка на данные используется генеративной моделью для ответа.

Снимок экрана, показывающий, как вставлять ссылки на данные или выходные данные непосредственно в запрос.

Пример сценариев

Количество сценариев, реализуемых с помощью этой возможности, ограничено только вашей креативностью. Ниже приведен список с некоторыми примерами.

  • Создайте сводную информацию об учетной записи с именем Name, используя только следующие столбцы: Account.Name, Account.Description, Account.Orders (Order).Name, Account.Orders (Order).Amount.
  • Классифицируйте Email в одно из соответствий Category.Name на основе Category.Description.
  • Составьте ответ на это сопоставление данных Problem из FAQ.Topic и используя FAQ.Solution.

Ограничения

В следующем списке описаны ограничения использования собственных данных в запросе.

  • Источник данных ограничен таблицами Dataverse.

  • Поддерживаются следующие языки Dataverse: английский (США), французский, японский, датский, нидерландский, немецкий, итальянский, бразильский португальский, испанский, упрощенный китайский, датский норвежский и турецкий.

  • Использование виртуальных таблиц пока не поддерживается.

  • Вы можете использовать только одну таблицу в качестве источник данных. Однако вы можете ссылаться на поля из нескольких отношений этой таблицы.

  • Только атрибуты со следующими типами данных доступны как Атрибут фильтра и в + Insert: text, number, date and time, choice, currency и unique identifier.

  • Мы поддерживаем только английские форматы (США) для фильтрации значений. Например, значение фильтра = 121.5 поддерживается, а значение 121,5 — нет. Значение фильтра = 2024-12-25 поддерживается, а 25.12.2024 — нет.

  • Вы можете прямые отношения таблицы, добавленной в качестве источник данных.

    Например, вы можете использовать Account.'Company Name (Contact)'.Name и Account.'Preferred User (User)'.'Last Name', но не Account.'Company Name (Contact)'.'Connected To (Connection)'.'Connection Name'.

  • Общее количество записей, которые можно получить, ограничено 1000.

Обучение: Создание запросов AI Builder с использованием собственных данных Dataverse (модуль)