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# Aggiungere istruzioni personalizzate a un argomento
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|  Si applica a: Enterprise Edition  | 


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|    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.

1. Vai alla ** scheda Istruzioni ** personalizzate.

1. Scegli **Modifica**.

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

1. Scegli **Save changes** (Salva modifiche).

## Esempio di istruzioni personalizzate
<a name="topics-custom-instructions-example"></a>

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
<a name="topics-custom-instructions-best-practices"></a>
+ 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.