Olet tƤssƤ:
Semanttisen mallin tekoƤlyn optimointi (beta)
Semanttisten mallien tekoƤlyn optimointi (beta) auttaa datatiimejƤ valmistelemaan semanttiset mallinsa tekoƤlyagenteille, kuten Concierge: Analytics-kysymys ja vastaus. Se arvioi semanttisen mallin laadun, tunnistaa tehottomuudet ja tarjoaa opastettuja ratkaisuja parantaakseen mallien luotettavuutta tekoƤlyyn perustuville analyyseille.
TƤmƤ ominaisuus auttaa datan analyysejƤ ymmƤrtƤmƤƤn selkeƤsti, mikƤ tekee semanttisesta mallista āAI-valmiitaā ja tarjoaa kohdennettuja ohjeita siitƤ, mistƤ aloittaa ja mitƤ priorisoida. Ongelmien diagnosoinnin lisƤksi tyƶkalu tarjoaa ehdotettuja parannuksia.
TƤmƤn palvelun kƤyttƶ kuluttaa Asiakasdata Cloud -hyvityksiƤ tai Flex-hyvityksiƤ.
Miten se toimii?
Semanttisen mallin tekoƤlyn optimointi suorittaa sarjan automatisoituja tarkastuksia semanttiselle mallillesi ja laskee mallin kokonaistason, joka on luokiteltu alhaiseksi, keskitason tai korkeaksi. Arviointi kattaa useita tƤrkeimpiƤ osa-alueita:
- Poissa oleva kuvaus: Tarkastaa, tarvitaanko kuvauksia mukautetuissa objekteissa ja semanttisissa omaisuuksissa.
- Suhteista puuttuvat: Merkitsee objektit, joilla on katkaistut suhteet, koska tƤmƤ saattaa heikentƤƤ tekoƤlyagentin kykyƤ pohtia mallia.
- Samankaltaiset merkinnƤt (beta): TekoƤly auttaa tunnistamaan semtnaitc-mƤƤritelmƤt, jotka ovat niin samankaltaisia, ettƤ niiden erottaminen on vaikeaa sekƤ jƤrjestelmƤn ettƤ mittaristojen suunnitteluohjelmalle. TƤmƤ voi johtaa analyysiesi epƤjohdonmukaisiin tai satunnaisiin tuloksiin.
Arviointi esittƤƤ tulokset paneelissa, joka visualisoi mallin kunnon vahvuuden, jotta voit tutkia sƤƤntƶjƤ, ongelmia ja ehdotettuja ratkaisuja. Ominaisuus tarjoaa myƶs jokaiselle sƤƤnnƶlle asiayhteydestƤ riippuvaisen toimintakehote-painikkeen, joka on rƤƤtƤlƶity ratkaisun polulle. NƤiden ehdotusten kƤyttƤminen parantaa mallisi valmiutta tekoƤlyƤ hyƶdyntƤville agenteille ja analyyseille.
MikƤ on AI-valmis semanttinen malli?
AI-valmis semanttinen malli on datamalli, joka on rakennettu erityisesti tekoƤlyn ymmƤrtƤmiseksi. Vaikka perinteiset semanttiset mallit on suunniteltu ensisijaisesti ihmisten ymmƤrtƤmiseen ja mittaristojen luomiseen, tekoƤlyn agentit tarvitsevat malleja, joilla on korkea tarkkuus, selkeys ja yhdenmukaisuus.
Semanttisessa mallissa oleva tekoƤlyvalmius tarkoittaa, ettƤ tekoƤlyagentit voivat tulkita liiketoimintaympƤristƶƤ luotettavasti siitƤ. AI-valmis mallilla on selkeƤt otsikot, tƤydelliset kuvaukset, vƤhƤinen epƤselvyys ja yhdenmukainen metadata. Ilman nƤitƤ elementtejƤ tekoƤlyn agenteilla on vaikeuksia tarjota tarkkoja tuloksia, mikƤ voi hidastaa tekoƤlyn sopeutumista ja heikentƤƤ kƤyttƤjien Trustia. Datatiimit kƤyttƤvƤt Semanttinen mallien optimointi -ominaisuutta valmistellakseen mallejaan ohjaamalla heidƤt keskittymƤƤn tehokkaimpiin parannuksiin, joita tarvitaan tekoƤlyyn perustuville kƤyttƶtarkoituksille.
Suosittelemme suorittamaan Design Your Semantic Model for Analysis Trailhead -artikkelin saadaksesi lisƤtietoja semanttisista malleista ja niiden luomisen suositelluista kƤytƤnnƶistƤ.
- Semanttisen mallin tekoƤlyn optimoinnin ottaminen kƤyttƶƶn (beta)
PƤƤkƤyttƤjƤn tƤytyy ottaa semanttinen optimointi kƤyttƶƶn aloittaakseen sen kƤytƶn. - Semanttisen mallin tekoƤlyn optimoinnin kƤyttƤminen (beta)
Kun jƤrjestelmƤn pƤƤkƤyttƤjƤ on ottanut ominaisuuden kƤyttƶƶn, voit aloittaa sen kƤytƶn semanttisien malliesi arvioimiseen ja parantamiseen. Vuorovaikutat ominaisuuden kanssa ensisijaisesti Optimoi malli -paneelin kautta, joka visualisoi malliesi kunnon ja tekoƤlyvalmiuden. - PƤƤllekkƤisten datamƤƤritelmien ratkaiseminen samankaltaisilla merkityksillƤ (beta)
Paranna mallin selkeyttƤ ratkaisemalla ennakoivasti samankaltaisia mƤƤritelmiƤ, jotka hƤmmentƤvƤt tekoƤlyagentteja. Samankaltaiset merkinnƤt (beta) -ominaisuus kƤyttƤƤ tekoƤlyn avulla synonyymien, lyhenteiden ja semanttisten pƤƤllekkƤisyyksien havaitsemiseen epƤselvyyden vƤlttƤmiseksi. Analysoimalla kenttien otsikoita, kuvauksia ja ylƤtason objektin semanttiƤ, tyƶkalu tunnistaa, milloin malli sisƤltƤƤ "kaksi nimeƤ yhdelle asialle" tai "sama nimi eri asioille" ā kƤsitteitƤ, jotka johtavat usein agenttien virheelliseen pƤƤttelyyn. TƤmƤ syvƤskannaus sallii sinun erottaa toisistaan lƤheisesti liittyvƤt kentƤt, mikƤ auttaa agentteja tulkitsemaan dataasi oikein ja tarjoamaan luotettavampia vastauksia.
