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            Création et affinement de modèles sémantiques avec Semantic Modeler (bêta)

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            Création et affinement de modèles sémantiques avec Semantic Modeler (bêta)

            Élaborez et ajustez plus rapidement des modèles sémantiques en décrivant vos objectifs analytiques directement à Semantic Modeler dans votre espace de travail. Il traduit vos exigences en langage naturel dans des modèles sémantiques entièrement mappés et aide à affiner les modèles existants. L'outil analyse automatiquement vos espaces de travail actifs pour rechercher des objets de données pertinents, créer des relations et générer des formules de champ calculées. Cela accélère le temps consacré aux connaissances et élimine les frictions traditionnelles, en aidant les modélisateurs expérimentés et les utilisateurs moins experts à élaborer et à affiner des modèles sémantiques sans configuration manuelle. Vous pouvez en outre réviser et ajuster tous les objets de données et formules sélectionnés avant de générer le modèle sémantique.

            Éditions requises

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            Remarque
            Remarque

            Semantic Modeler est un service pilote ou bêta soumis aux Conditions des services bêta dans Accords - Salesforce.com ou un document écrit Unified Pilot Agreement si exécuté par le Client, et aux conditions applicables énoncées dans le Répertoire des conditions du produit. L'utilisation de ce service pilote ou bêta est à la seule discrétion du Client.

            Le Modeleur sémantique rationalise votre workflow en fournissant :

            • Une solide longueur d'avance : Crée automatiquement un modèle sémantique avec les objets de données, les relations et les champs calculés de vos descriptions. Cela élimine la nécessité d'élaborer des modèles manuellement, ce qui permet aux utilisateurs moins expérimentés de se concentrer sur les personnalisations avancées.
            • Accélération du délai d'accès aux connaissances : Raccourcissez vos cycles de création de modèle en exploitant les objets de données existants pour configurer rapidement des environnements actifs et prêts pour l'analyse, sans surcharge.
            • Simplification des modifications en cours : Permet d'adapter, de mettre à jour ou d'affiner aisément votre couche sémantique existante par le biais d'une conversation naturelle à mesure que vos exigences métiers évoluent, tout en vous assurant que toutes les modifications restent régies.

            Limites et étendue du système

            • Éléments pris en charge : Dans cette version, la capacité en langage naturel permet de décrire vos objectifs analytiques et votre logique métier pour générer une infrastructure de modèle. Vous pouvez modifier manuellement les objets de données sélectionnés et non sélectionnés présentés par l'outil. Les relations correspondantes et les champs calculés sont ensuite automatiquement ajoutés par le système pour fournir le modèle final, qui est enregistré directement dans votre liste de modèles sémantiques.
            • Limite en analyses de recommandations de 100 tableaux : Le moteur de recommandation automatisé analyse jusqu'à 100 tableaux dans tout l'espace de travail de l'utilisateur pour identifier les objets de données correspondants.
            • Traitement en arrière-plan asynchrone : Comme la génération d'objets de données est traitée discrètement sous un onglet séparé, votre espace de travail principal reste accessible. Vous pouvez continuer à travailler en toute sécurité sur d'autres tâches actives pendant que Semantic Modeler élabore votre modèle sémantique.
            • Out of Scope : Les composants avancés, notamment les métriques, les groupes, les vues logiques et les liens vers le serveur MCP (Model Context Protocol), ne sont pas pris en charge dans cette version et seront ajoutés dans les versions futures.

            Conseils pour décrire vos objectifs analytiques

            Suivez les consignes ci-dessous en utilisant le langage naturel pour élaborer ou mettre à jour vos modèles :

            • Être explicite et détaillé : Plus votre description est précise, moins l'agent doit deviner. Insérez des détails sur le contexte de votre activité, les métriques clés et les relations avec les données. Par exemple : Au lieu de « créer un modèle de vente », dites « créer un modèle de vente qui suit le chiffre d'affaires trimestriel par famille de produits et région ».
            • Précisez clairement vos objectifs Analytics : Indiquez exactement ce que vous souhaitez suivre ou évaluer. Par exemple : Utilisez des phrases explicites telles que « analyse des performances du magasin de suivi » ou « données de chiffre d'affaires trimestriel ».
            • Identifiez votre logique métier : Si vous devez calculer des métriques spécifiques, énoncez directement l'intention commerciale afin de permettre au système de composer la formule. Par exemple : "Ajoutez un champ calculé pour Ventes moyennes par famille de produits).
            • Nommer explicitement des objets cibles lors de l'extension de modèles : En affinant une infrastructure existante, répertoriez les nouveaux objets de données que vous souhaitez intégrer pour vous assurer que le moteur de découverte les marque. Par exemple : "Insérez les objets Requête et Contact".
            • Configuration de Semantic Modeler (bêta)
              Permettez à vos utilisateurs d'élaborer et d'affiner des modèles sémantiques en langage naturel en déployant Semantic Modeler. Cette configuration étend votre configuration Data Pro existante avec des capacités spécialisées pour la modélisation sémantique.
            • Création d'un modèle sémantique avec Semantic Modeler (bêta)
              Pour créer un modèle sémantique, il suffit de décrire vos objectifs analytiques et votre logique métier en langage naturel dans le Modeleur sémantique.
            • Affinage d'un modèle sémantique existant avec Semantic Modeler (bêta)
              Pour affiner un modèle sémantique existant, décrivez simplement les modifications dont vous avez besoin en langage naturel dans le Modeleur sémantique du générateur de modèle. Que vous ajoutiez des champs calculés, y compris de nouveaux objets de données, ou mettiez à jour des relations, le modélisateur sémantique vous aide à effectuer ces modifications par le biais d'une conversation naturelle.
             
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            Salesforce Help | Article