Creazione di un arricchimento semantico

Prima di creare un arricchimento

Considerare il tipo di contesto che si desidera fornire:

• Si sta definendo un termine o una metrica aziendale?
• Stai spiegando come calcolare qualcosa?
• Si forniscono indicazioni sulla qualità dei dati per un campo specifico?
• Stai descrivendo una relazione tra oggetti?
• Si sta impostando un filtro o una condizione predefinita?

Ciò consente di determinare l'ambito corretto (spazio dati, oggetto o campo) e come formulare l'istruzione di arricchimento.

Creazione di un arricchimento

1. Accedere alla visualizzazione elenco Arricchimenti semantici.
2. Fare clic su Nuovo arricchimento semantico.
3. Immettere un Nome che identifichi chiaramente lo scopo dell'arricchimento. Esempio: "Definizione cliente attiva" o "Guida ai campi reddito".
4. Selezionare l'Ambito:
   • Oggetto: Valido per un oggetto data lake (DLO) o un oggetto modello di dati (DMO) specifico. Utilizzare per la guida specifica degli oggetti.
   • Campo: Valida per un campo specifico all'interno di un oggetto. Utilizzare per l'interpretazione a livello di campo.
5. Se è stato selezionato Ambito oggetto o campo, scegliere l'oggetto o il campo di destinazione dall'elenco a discesa.
6. Nel campo Istruzione semantica, scrivere l'arricchimento in un linguaggio chiaro e semplice. Essere specifici su quando e come si applica la regola. È possibile scrivere arricchimenti multifrase per regole aziendali complesse. Esempi:
   • "I clienti attivi sono quelli con stato = 'Attivo' e almeno un ordine negli ultimi 90 giorni."
   • "Utilizzare amount_usd__c per i calcoli del reddito. Questo campo rappresenta le dimensioni delle trattative in dollari USA."
   • "Quando si filtra email_address, utilizzare sempre confronti minuscoli perché alcuni dati legacy hanno valori maiuscoli misti."
   • "Le opportunità di valore elevato sono definite come amount_usd__c maggiore di 100.000 $ e fase uguale a 'Proposta' o 'Negoziazione'. Per l'analisi regionale, utilizzare il campo region__c, non lo stato dell'indirizzo di fatturazione. Le opportunità storiche di alto valore precedenti al 2023 utilizzavano una soglia diversa di 50.000 dollari a causa degli aggiustamenti dell'inflazione."
7. (Facoltativo) Aggiungere tag per organizzare gli arricchimenti correlati. Utilizzare tag coerenti come "reddito", "segmentazione clienti" o "qualità dei dati" per semplificare la ricerca e la gestione degli arricchimenti in un secondo momento. I tag sono destinati esclusivamente all'organizzazione e non influiscono sugli arricchimenti recuperati dall'agente.
8. (Facoltativo) Controllare Critico se questo arricchimento deve sempre essere considerato dall'agente. Utilizzarlo per le regole aziendali di base o i vincoli di qualità dei dati. Contrassegnare troppi arricchimenti come Critici causa un gonfiore del contesto e rallenta le query, quindi è consigliabile utilizzarli con cautela.
9. (Facoltativo, ma consigliato) Aggiungere Riepiloghi di ricerca per migliorare il recupero dell'arricchimento semantico. Si tratta di parole chiave o frasi che si prevede di visualizzare nelle domande degli utenti. Ad esempio, se l'istruzione semantica definisce il valore di durata del cliente, aggiungere riepiloghi di ricerca come "CLV" e "valore di durata del cliente".
10. Fai clic su Salva.

Scrittura di istruzioni semantiche efficaci

Un'istruzione semantica insegna all'agente come trasformare una domanda con linguaggio normale nella query corretta in base ai dati. Ogni dichiarazione efficace risponde a tre domande:

• Qual è la regola? L'istruzione che l'agente deve seguire.
• Perché esiste? Il ragionamento dietro.
• Cosa succede se viene ignorato? La risposta sbagliata che stai cercando di impedire.

Il "perché" conta di più. Una regola senza ragionamento viene seguita letteralmente e si interrompe su qualsiasi domanda non prevista. Una regola con ragionamento consente all'agente di gestire i casi che non sono mai stati scritti. Confrontare un'affermazione debole che fornisce solo la regola con un'affermazione forte che aggiunge il ragionamento e la conseguenza:

• Debole (solo regola): "Status filter always = 'Attivo'."
• Forte (regola, ragionamento e conseguenza): "Filtrare sempre Stato = 'Attivo' per ogni query. La tabella memorizza sia i record cliente attivi che archiviati. Senza questo filtro, i risultati si mescolano ai clienti archiviati che non sono più pertinenti. Questo vale anche quando l'utente chiede informazioni su un cliente denominato."

Attenersi alle seguenti linee guida quando si scrive una dichiarazione:

Essere specifici

Anziché "Utilizza il campo reddito", scrivere "Utilizza amount_usd__c per i calcoli del reddito perché rappresenta le dimensioni delle trattative in dollari USA ed è compilato in modo coerente."

Spiegare il perché

Non limitarsi a enunciare una regola, ma spiegarne il motivo. "Filtra per stato = 'Attivo' perché i clienti inattivi non dovrebbero comparire nei rapporti."

Esempi di utilizzo

Quando si definiscono i calcoli, visualizzare la formula o la logica. "Customer lifetime value = total_revenue / months_active * average_customer_lifespan_months".

Condizioni statali chiaramente

Se una regola si applica solo in alcuni casi, indicare quando. "Per le query sulle opportunità, escludere stage = 'Closed Lost' a meno che non venga richiesto esplicitamente."

Evitare il gergo

Scrivere in un linguaggio semplice che l'agente può analizzare. Se è necessario utilizzare termini specifici del dominio, definirli.

Procedure consigliate per le istruzioni semantiche

• Una regola per istruzione. Non combinare regole non correlate. Quando l'agente recupera un'istruzione, la estrae completamente, quindi un'istruzione che copre cinque argomenti aggiunge quattro regole non pertinenti ogni volta che una corrisponde.
• Seguire la regola e spiegare il perché. Dichiarare prima l'istruzione, poi il ragionamento, quindi la conseguenza di un errore.
• Di' cosa non fare. Se due campi o valori sono facili da confondere, assegnare esplicitamente il nome sbagliato. "Non utilizzare mai la data di spedizione per le domande sul reddito" è utile quanto assegnare un nome al campo corretto.
• Spiegare i valori che l'agente non può indovinare. L'agente visualizza i nomi dei campi, non i valori al loro interno. Elencare l'insieme valido quando è breve e non ovvio.
• Chiarire i formati e le unità. Se un numero è memorizzato come moltiplicatore, percentuale o in centesimi, indicarlo. In caso contrario, "minore di 2x" o "oltre il 50%" viene letto in modo errato.
• Allegare ogni istruzione alla destinazione corretta più stretta. Una regola relativa a un campo appartiene a quel campo. Una regola che si estende su più campi appartiene all'oggetto. Ciò consente di mantenere pulite le domande non correlate e di mettere in evidenza la regola giusta al momento giusto.
• Utilizzare Critico solo per le regole valide per quasi tutte le domande. Viene sempre applicata un'istruzione Critica. Le dichiarazioni non critiche vengono inserite solo quando la domanda corrisponde ai riepiloghi di ricerca. Riservare Critico alle regole universali e mantenere il conteggio piccolo.
• Scrivere riepiloghi di ricerca nelle parole digitate dagli utenti. Queste sono le frasi trigger che evidenziano un'affermazione non critica. Utilizzare frasi, sinonimi e abbreviazioni reali, non descrizioni tecniche.

Tipi di contesto che è possibile aggiungere

Le istruzioni semantiche possono acquisire molti tipi di contesto aziendale. I tipi comuni includono:

Test dell'arricchimento

Dopo aver creato un arricchimento, testarlo ponendo all'agente una domanda che dovrebbe attivarlo. Esaminare la risposta dell'agente e controllare la sezione Visualizza altri dettagli per verificare se l'arricchimento è stato applicato correttamente. Se l'agente non ha utilizzato l'arricchimento come previsto:

• Assicurarsi che l'arricchimento sia attivo.
• Verificare che l'ambito (spazio dati, oggetto o campo) corrisponda alla domanda.
• Rivedere l'istruzione semantica per essere più specifici o aggiungere tag pertinenti.
• Se l'arricchimento è fondamentale, contrassegnarlo come Critico.

Fasi successive

Vedere Gestione degli arricchimenti semantici per informazioni su come modificare, disattivare o eliminare gli arricchimenti man mano che il modello di dati si evolve.