시맨틱 보강 만들기

보강 만들기 전

제공할 컨텍스트 유형을 고려합니다.

• 비즈니스 용어 또는 메트릭을 정의하고 있습니까?
• 뭔가를 계산하는 방법을 설명하고 있습니까?
• 특정 필드에 대한 데이터 품질 지침을 제공합니까?
• 개체 간의 관계를 설명하고 있습니까?
• 기본 필터 또는 조건을 설정하고 있습니까?

이를 통해 올바른 범위(데이터 공간, 개체 또는 필드)와 보강 문을 구문화하는 방법을 결정할 수 있습니다.

보강 만들기

1. 시맨틱 보강 목록 보기로 이동합니다.
2. 새 시맨틱 보강을 클릭합니다.
3. 보강의 목적을 명확하게 명시하는 이름을 입력합니다. 예: "활성 고객 정의" 또는 "매출 필드 지침"
4. 범위를 선택합니다.
   • 개체: 특정 데이터 레이크 개체(DLO) 또는 데이터 모델 개체(DMO)에 적용됩니다. 개체별 지침에 사용합니다.
   • 필드: 개체 내의 특정 필드에 적용됩니다. 필드 수준 해석에 사용합니다.
5. 개체 또는 필드 범위를 선택한 경우 드롭다운에서 대상 개체 또는 필드를 선택합니다.
6. Semantic Statement 필드에서 명확하고 일반적인 언어로 보강 내용을 작성합니다. 규칙이 적용되는 시기와 방법을 구체적으로 설명합니다. 복잡한 비즈니스 규칙에 대한 다중 문장 보강을 작성할 수 있습니다. 예:
   • "활성 고객은 상태가 '활성'이고 지난 90일간 주문이 하나 이상 있는 고객입니다."
   • "매출 계산에 amount_usd__c를 사용합니다. 이 필드는 거래 크기(미국 달러)를 나타냅니다."
   • "Email_address를 필터링할 때 일부 레거시 데이터에 혼합 사례 값이 있으므로 항상 소문자 비교를 사용하십시오."
   • "가치가 큰 기회는 $100,000보다 큰 amount_usd__c로 정의되며 단계는 '제안' 또는 '협상'입니다. 지역 분석의 경우 청구 주소 상태가 아닌 region__c 필드를 사용하십시오. 인플레이션 조정으로 인해 2023년 이전의 내역 고가치 기회는 다른 임계값인 $50,000을 사용했습니다."
7. (옵션) 관련 보강을 구성하려면 태그를 추가합니다. "매출", "고객 세분화" 또는 "데이터 품질"과 같은 일관된 태그를 사용하여 보강을 더 나중에 쉽게 찾고 관리할 수 있습니다. 태그는 조직 전용이며 에이전트가 검색하는 보강에 영향을 미치지 않습니다.
8. (옵션) 이 보강을 항상 에이전트가 고려해야 하는지 여부를 선택합니다. 중요. 기본 비즈니스 규칙 또는 데이터 품질 제약에 사용합니다. 보강을 너무 많이 중요 항목으로 표시하면 컨텍스트가 폭발하고 쿼리가 느려지므로 적절하게 사용하십시오.
9. (옵션이지만 권장) 시맨틱 보강 검색을 향상하기 위해 검색 요약을 추가합니다. 이는 사용자의 질문에 표시될 것으로 예상되는 키워드 또는 구문입니다. 예를 들어, 시맨틱 문이 고객 생애 가치를 정의하는 경우 "CLV" 및 "고객 생애 가치"와 같은 조회 요약을 추가합니다.
10. 저장을 클릭합니다.

유효한 시맨틱 문 작성

시맨틱 문은 일반 언어 질문을 데이터에 대해 올바른 쿼리로 전환하는 방법을 에이전트에게 알려줍니다. 모든 유효 문은 다음 세 가지 질문에 답변합니다.

• 규칙은 무엇입니까? 에이전트가 따라야 하는 지침입니다.
• 왜 존재하는 거야? 이후의 이유입니다.
• 무시하면 어떻게 될까요? 방지하려는 잘못된 답변입니다.

"왜"가 가장 중요합니다. 이유가 없는 규칙은 문자 그대로 따라지고 예상치 못한 질문을 중단합니다. 에이전트는 이유가 있는 규칙을 사용하여 기록하지 않은 사례를 처리할 수 있습니다. 규칙만 제공하는 약한 문을 논리와 결과를 추가하는 강력한 문과 비교합니다.

• 약함(규칙에만 해당): "상태 = '활성'을 항상 필터링하십시오."
• 강력한 (규칙, 이유, 결과): "모든 쿼리에서 항상 상태 = '활성'을 필터링하십시오. 다음 표에 활성 및 보관된 고객 레코드가 모두 저장됩니다. 이 필터를 사용하지 않으면 더 이상 관련이 없는 보관된 고객에 결과가 혼합됩니다. 이는 사용자가 하나의 명명된 고객에 대해 질문하는 경우에도 적용됩니다."

내역서를 작성할 때 다음 지침을 따르십시오.

구체적으로

"매출 필드 사용" 대신 "매출 계산에 amount_usd__c를 사용합니다. 거래 크기가 미국 달러로 표시되며 일관되게 채워집니다."를 작성합니다.

이유 설명

규칙을 설명하지 말고 이유를 설명합니다. 비활성 고객이 보고에 표시되지 않아야 하므로 상태별로 필터링 = '활성'입니다.

예제 사용

계산을 정의할 때 수식 또는 논리를 표시합니다. "고객 수명 값 = total_revenue / months_active * average_customer_lifespan_months."

명확한 시/도 조건

규칙이 특정 사례에만 적용되는 경우 시기를 지정합니다. "기회 쿼리의 경우 명시적으로 요청되지 않는 한 단계 = '마감 실패'를 제외합니다."

구문 제외

에이전트가 구문 분석할 수 있는 일반 언어로 작성합니다. 도메인별 용어를 사용해야 하는 경우 정의합니다.

시맨틱 문에 대한 모범 사례

• 문장당 하나의 규칙. 관련 없는 규칙을 결합하지 마십시오. 에이전트가 문을 검색하면 전체 항목을 가져오므로 5개의 주제를 다루는 문은 일치할 때마다 4개의 관련 없는 규칙을 추가합니다.
• 규칙을 따르고 그 이유를 설명하십시오. 명령을 먼저 명시한 다음, 이유를 명시한 다음, 오류로 인한 결과를 명시합니다.
• 어떻게 하지 말라고 말해. 두 개의 필드 또는 값을 혼동하기 쉬운 경우 잘못된 필드 또는 값의 이름을 명시적으로 지정합니다. "매출 질문에 배송 날짜를 사용하지 마십시오"는 올바른 필드의 이름을 지정하는 것만큼 유용합니다.
• 에이전트가 추측할 수 없는 값을 명시합니다. 에이전트에게는 내부의 값이 아닌 필드 이름이 표시됩니다. 짧고 명확하지 않은 경우 유효한 집합을 나열합니다.
• 포맷 및 유닛을 명확히 합니다. 숫자가 승수, 백분율 또는 센트로 저장된 경우 해당 값을 사용하십시오. 그렇지 않으면 "2배 미만" 또는 "50% 이상"이 잘못 읽히게 됩니다.
• 각 문을 가장 좁은 올바른 대상에 첨부합니다. 필드 하나에 대한 규칙이 해당 필드에 속합니다. 여러 필드를 적용하는 규칙이 개체에 속합니다. 이렇게 하면 관련 없는 질문을 깨끗하게 유지하고 적시에 올바른 규칙을 표시할 수 있습니다.
• 일반적인 질문에 적용되는 규칙에만 Critical을 사용하십시오. 중요 문은 항상 적용됩니다. 중요하지 않은 문의는 질문이 조회 요약과 일치하는 경우에만 가져옵니다. 범용 규칙에 대한 중요성을 예약하고 개수를 작게 유지합니다.
• 조회 요약을 사용자가 실제로 입력한 단어로 작성합니다. 중요하지 않은 문에 표시되는 트리거 구문입니다. 기술적 설명이 아닌 실제 구문, 동의어, 약어를 사용합니다.

추가할 수 있는 컨텍스트 유형

시맨틱 문은 다양한 종류의 비즈니스 컨텍스트를 수집할 수 있습니다. 일반 유형은 다음과 같습니다.

보강 테스트

보강을 만든 후 에이전트에게 트리거해야 하는 질문을 하여 테스트합니다. 에이전트의 응답을 검토하고 추가 세부 사항 보기 섹션을 확인하여 보강이 올바르게 적용되었는지 확인합니다. 에이전트가 예상대로 보강을 사용하지 않은 경우:

• 보강이 액티브인지 확인합니다.
• 범위(데이터 공간, 개체 또는 필드)가 질문과 일치하는지 확인합니다.
• 시맨틱 문을 보다 구체적으로 수정하거나 관련 태그를 추가합니다.
• 보강이 기본적인 경우에는 결정적으로 표시합니다.

다음 단계

데이터 모델이 발전함에 따라 보강을 편집, 비활성화 또는 삭제하는 방법을 알아보려면 시맨틱 보강 관리를 참조하십시오.