Aggiungere istruzioni personalizzate a un argomento

Si applica a: Enterprise Edition

Destinatari: amministratori e autori di Amazon Quick

Le istruzioni personalizzate sono regole permanenti in linguaggio naturale che guidano il motore di intelligenza artificiale nell'interpretazione della terminologia specifica del dominio e della logica tra set di dati. Senza di essi, il motore interpreta i termini alla lettera. Ad esempio, per impostazione predefinita «quest'anno» è l'anno solare. Tuttavia, se l'organizzazione ha un anno fiscale che inizia il 1° aprile, è necessaria un'istruzione per sostituire tale impostazione predefinita.

Le istruzioni personalizzate sono particolarmente utili per:

• Regole di disambiguazione. Quando lo stesso termine aziendale può essere associato a più set di dati o campi, indica all'IA quale preferire. Ad esempio: «Quando l'utente chiede informazioni sulle 'vendite', usa SALES_FACT. Quando l'utente chiede 'resi' o 'rimborsi', usa RETURNS_FACT.»

• Cross-dataset definizioni. Definisci metriche che si estendono su più set di dati. Ad esempio: «Entrate nette = SUM (SALES_ FACT.total _amount) - SUM (RETURNS_ _amount)». FACT.refund

• Comportamento predefinito dei join. Specificate la direzione di unione che preserva la semantica desiderata. Ad esempio: «Preferisci LEFT JOIN dalle tabelle dei fatti alle tabelle delle dimensioni in modo che i dati senza record di dimensione corrispondenti non vengano eliminati silenziosamente».

• Logica di data personalizzata. Ad esempio: «L'anno fiscale inizia il 1° aprile. Interpreta «quest'anno» utilizzando i limiti dell'anno fiscale».

Per aggiungere istruzioni personalizzate

1. Apri l'argomento che desideri configurare.

2. Vai alla scheda Istruzioni personalizzate.

3. Scegli Modifica.

4. Inserisci le tue istruzioni come regole del linguaggio naturale. Usa lo stile bullet-point per maggiore chiarezza.

5. Scegli Save changes (Salva modifiche).

Esempio di istruzioni personalizzate

L'esempio seguente mostra una serie di istruzioni a livello di argomento pronte per la produzione per un argomento di analisi della vendita al dettaglio:

Disambiguation:
- "sales", "revenue", "orders" -> use SALES_FACT
- "returns", "refunds" -> use RETURNS_FACT
- "net sales", "net revenue" -> join SALES_FACT LEFT JOIN RETURNS_FACT on order_line_id

Cross-dataset metrics:
- Net Revenue = SUM(SALES_FACT.total_amount) - SUM(RETURNS_FACT.refund_amount)
- Return Rate = COUNT(RETURNS_FACT.return_id) / COUNT(SALES_FACT.order_line_id)

Default joins:
- SALES_FACT LEFT JOIN CUSTOMER_DIM on customer_id
- SALES_FACT LEFT JOIN PRODUCT_DIM on product_id

Date handling:
- Fiscal year starts April 1. Interpret "this year" using fiscal year boundaries.
- YTD: current fiscal year up to and including today.

Procedure consigliate per istruzioni personalizzate

• Mantieni le istruzioni concise. Preferisci elenchi di regole puntati a puntini piuttosto che paragrafi in prosa.

• Usa istruzioni a livello di argomento solo per la logica tra set di dati. Single-datasetla semantica (granulometria, chiavi, regole di aggregazione) appartiene ai metadati di arricchimento del set di dati.

• Evita le contraddizioni tra le istruzioni a livello di set di dati e quelle a livello di argomento.

• Metti alla prova le tue istruzioni ponendo domande in chat e rivedendo l'SQL generato nel pannello Spiegazione.