Création d'un enrichissement sémantique

Avant de créer un enrichissement

Tenez compte du type de contexte que vous souhaitez fournir :

• Vous définissez un terme ou une métrique métier ?
• Vous expliquez comment calculer quelque chose ?
• Fournissez-vous un guide de qualité des données pour un champ spécifique ?
• Décrivez-vous une relation entre des objets ?
• Définissez-vous un filtre ou une condition par défaut ?

Cela permet de déterminer la portée appropriée (espace de données, objet ou champ) et comment formuler l'instruction d'enrichissement.

Création d'un enrichissement

1. Accédez à la vue de liste Enrichissements sémantiques.
2. Cliquez sur Nouvel enrichissement sémantique.
3. Saisissez un Nom qui identifie clairement l'objet de l'enrichissement. Exemple : « Définition active du client » ou « Guide du champ de revenu ».
4. Sélectionnez Étendue :
   • Objet : S'applique à un objet lac de données (DLO) ou un objet modèle de données (DMO) spécifique. Utilisé pour un guide spécifique à un objet.
   • Champ : S'applique à un champ spécifique dans un objet. Utilisé pour l'interprétation au niveau du champ.
5. Si vous avez sélectionné l'étendue Objet ou Champ, choisissez l'objet ou le champ cible dans la liste déroulante.
6. Dans le champ Énoncé sémantique, rédigez votre enrichissement dans un langage clair et clair. Spécifiez quand et comment la règle s'applique. Vous pouvez écrire des enrichissements de phrases multiples pour des règles métiers complexes. Exemples :
   • « Les clients actifs sont ceux qui ont un statut = 'Actif' et au moins une commande au cours des 90 derniers jours. »
   • "Utilisez amount_usd__c pour les calculs de chiffre d'affaires. Ce champ représente la taille des affaires en dollars américains. »
   • « Lors du filtrage de email_address, utilisez toujours des comparaisons minuscules, car certaines données héritées ont des valeurs de casse mixtes. »
   • « Les opportunités à valeur élevée sont définies comme étant supérieures à 100 000 $ et l'étape égale à 'Proposition' ou 'Négociation'. Pour l'analyse régionale, utilisez le champ region__c, pas l'état de l'adresse de facturation. Les opportunités historiques à valeur élevée d'avant 2023 utilisaient un seuil différent de 50 000 $ en raison d'ajustements d'inflation. "
7. (Facultatif) Ajoutez des balises pour organiser les enrichissements associés. Utilisez des balises cohérentes telles que « chiffre d'affaires », « segmentation client » ou « qualité des données » pour faciliter la recherche et la gestion ultérieures d'enrichissements. Les balises servent uniquement à l'organisation et n'affectent pas les enrichissements que l'agent récupère.
8. (Facultatif) Cochez Critique si cet enrichissement doit toujours être pris en compte par l'agent. Utilisez-le pour des règles métiers de base ou des contraintes de qualité des données. Marquer un nombre excessif d'enrichissements comme Critique entraîne un gonflement du contexte et ralentit les requêtes. Par conséquent, utilisez-le avec précaution.
9. (Facultatif, mais recommandé) Ajouter des résumés de référence pour améliorer la récupération de l'enrichissement sémantique. Ce sont des mots-clés ou des phrases que vous souhaitez afficher dans les questions des utilisateurs. Par exemple, si l'instruction sémantique définit la valeur de durée de vie du client, ajoutez des résumés de référence tels que « CLV » et « valeur de durée de vie du client ».
10. Cliquez sur Enregistrer.

Écriture d'énoncés sémantiques efficaces

Une instruction sémantique apprend à l'agent comment convertir une question en langage clair en requête appropriée pour vos données. Chaque déclaration efficace répond à trois questions :

• Quelle est la règle ? Les instructions que l'agent doit suivre.
• Pourquoi existe-t-il ? Le raisonnement derrière.
• Que se passe-t-il s'il est ignoré ? La mauvaise réponse que vous essayez d'empêcher.

Le "pourquoi" compte le plus. Une règle sans raisonnement est suivie littéralement et rompt sur n'importe quelle question que vous n'avez pas anticipée. Une règle avec un raisonnement permet à l'agent de gérer les requêtes que vous n'avez jamais notées. Comparez un énoncé faible qui donne uniquement la règle à un énoncé fort qui ajoute le raisonnement et la conséquence :

• Faible (règle uniquement) : "Toujours filtrer Statut = 'Actif'."
• Fort (règle, raisonnement et conséquence) : "Toujours filtrer Statut = 'Actif' à chaque requête. Le tableau stocke les enregistrements clients actifs et archivés. Sans ce filtre, les résultats sont mélangés dans des clients archivés qui ne sont plus pertinents. Cela s'applique même lorsque l'utilisateur pose des questions sur un client nommé."

Suivez les consignes suivantes lorsque vous rédigez une déclaration :

Soyez précis

Au lieu de « Utiliser le champ de revenu », écrivez « Utiliser amount_usd__c pour les calculs de revenu, car il représente la taille des affaires en dollars américains et est systématiquement rempli ».

Expliquer le pourquoi

N'énoncez pas seulement une règle, expliquez la raison. « Filtrer par statut = 'Actif', car les clients inactifs ne doivent pas être affichés dans les rapports. »

Utiliser des exemples

Lors de la définition de calculs, affichez la formule ou la logique. "Valeur de durée de vie client = total_revenu / months_active * average_customer_lifespan_months."

Conditions de l'État clairement

Si une règle ne s'applique que dans certains cas, indiquez quand. « Pour des requêtes d'opportunité, exclure l'étape = 'Fermé perdu', sauf demande explicite. »

Éviter le jargon

Écrivez en langage clair que l'agent peut analyser. Si vous devez utiliser des termes spécifiques au domaine, définissez-les.

Meilleures pratiques pour les énoncés sémantiques

• Une règle par instruction. Ne combinez pas de règles non associées. Lorsque l'agent récupère une instruction, il extrait l'ensemble. Par conséquent, une instruction qui couvre cinq rubriques ajoute quatre règles non pertinentes chaque fois qu'une correspond.
• Prends la règle, puis explique le pourquoi. Énoncez d'abord l'instruction, puis le raisonnement, puis la conséquence de se tromper.
• Dis ce qu'il ne faut pas faire. Si deux champs ou valeurs sont faciles à confondre, nommez explicitement le champ incorrect. « N'utilisez jamais la date d'expédition pour des questions de chiffre d'affaires » est aussi utile que de nommer le champ droit.
• Expliquez les valeurs que l'agent ne peut pas deviner. L'agent affiche les noms de champ, pas les valeurs qu'ils contiennent. Répertoriez l'ensemble valide lorsqu'il est court et non évident.
• Clarifier les formats et les unités. Si un nombre est stocké sous forme de multiplicateur, de pourcentage ou de cents, dites-le. Sinon "moins de 2x" ou "plus de 50%" est mal lu.
• Joignez chaque instruction à la cible correcte la plus étroite. Une règle concernant un champ appartient à ce champ. Une règle couvrant plusieurs champs appartient à l'objet. Cela permet de nettoyer les questions sans rapport et d'exposer la règle appropriée au moment opportun.
• Utilisez Critique uniquement pour les règles qui s'appliquent à presque toutes les questions. Une instruction Critique est toujours appliquée. Les instructions non critiques sont extraites uniquement lorsque la question correspond à leurs résumés de référence. Réservez Critique pour les règles universelles et limitez le nombre.
• Écrivez des résumés de référence dans les termes que vos utilisateurs saisissent. Ce sont les phrases déclencheuses qui exposent une instruction non critique. Utilisez des termes réels, des synonymes et des abréviations, pas des descriptions techniques.

Types de contexte que vous pouvez ajouter

Les énoncés sémantiques peuvent capturer de nombreux types de contexte métier. Les types courants comprennent :

Test de votre enrichissement

Après avoir créé un enrichissement, testez-le en posant à l'agent une question qui doit le déclencher. Examinez la réponse de l'agent et consultez la section Afficher plus de détails pour vérifier si l'enrichissement a été correctement appliqué. Si l'agent n'a pas utilisé l'enrichissement comme prévu :

• Assurez-vous que l'enrichissement est Actif.
• Vérifiez que l'étendue (espace de données, objet ou champ) correspond à votre question.
• Révisez l'instruction sémantique pour être plus spécifique ou ajoutez des balises pertinentes.
• Si l'enrichissement est fondamental, marquez-le comme critique.

Étapes suivantes

Consultez Gestion des enrichissements sémantiques pour apprendre à modifier, désactiver ou supprimer des enrichissements à mesure que votre modèle de données évolue.