Preparación de los datos para la inteligencia artificial: instrucciones de IA

Preparar los datos para la inteligencia artificial en Power BI implica optimizar el modelo semántico para mejorar el rendimiento de Copilot. Al usar características como instrucciones de IA, puede proporcionar contexto e instrucciones que mejoran la relevancia y la precisión de la información controlada por IA. Esta guía le guía por los pasos necesarios para configurar y probar instrucciones de inteligencia artificial, para ayudar a preparar los datos para el análisis con tecnología de inteligencia artificial.

Las instrucciones de IA permiten a los autores de modelos proporcionar contexto, lógica de negocios e instrucciones específicas directamente sobre el modelo semántico. Copilot usa estas instrucciones para interpretar mejor las preguntas de los usuarios mediante la incorporación del lenguaje organizativo, la terminología y las prioridades analíticas que Copilot no entenderían por sí mismas.

Estas instrucciones ayudan a aclarar los términos empresariales, guiar los enfoques de análisis y proporcionar contexto de datos críticos. Después de guardar las instrucciones, Copilot las usa para responder de forma más inteligente a las solicitudes del usuario.

Las instrucciones de IA hacen que Copilot esté más alineado con su negocio. Mejoran la calidad y relevancia de las respuestas al reducir la ambigüedad y garantizar que Copilot comprenda sus términos y expectativas de análisis específicos del dominio. En última instancia, esta práctica conduce a información más significativa, menos frustración del usuario y una experiencia más fluida con Copilot los informes que usan el mismo modelo.

Configuración de instrucciones de IA

1. Seleccione el botón Preparar datos para IA situado en la cinta Inicio de Power BI Desktop o en la cinta de opciones del modelo semántico seleccionado en el servicio Power BI.

   

   Si las pestañas de Prep data for AI están deshabilitadas, habilite Q&A de Power BI para el modelo.

   

2. En el cuadro de diálogo, vaya a la pestaña Agregar instrucciones de IA .

3. Proporcione instrucciones sobre el modelo semántico que ayude a Copilot comprender su negocio, terminología y cómo priorizar los datos en el modelo.

   

4. Selecciona Aplicar.

Después de cerrar el cuadro de diálogo, los cambios se guardan en el modelo. Copilot ahora usa las instrucciones de IA.

Probar las instrucciones de IA en Power BI Desktop

1. Abra el Copilot panel en Power BI Desktop.
2. Use el selector de aptitudes para seleccionar la funcionalidad específica Copilot que desea probar. Se recomienda elegir Respuestas a preguntas sobre los datos.
3. Interactúe con Copilot mediante una de las instrucciones que establezca.
4. Asegúrese de que Copilot responde con precisión.
5. Si necesita cambiar las instrucciones, vuelva a abrir el cuadro de diálogo Prep data for AI (Preparar datos para ia ) y ajuste.
6. Publique o guarde el informe. Cuando termine de probar y esté satisfecho con las instrucciones de inteligencia artificial, publique el informe en el servicio Power BI.

Consume instrucciones de IA

Después de publicar el informe en el servicio Power BI o de guardar los cambios en el servicio, los usuarios pueden aprovechar las instrucciones de inteligencia artificial en todas partes en las que el modelo interactúa con Copilot.

Casos de uso comunes para instrucciones de IA

Las instrucciones de inteligencia artificial ofrecen una manera flexible de mejorar la Copilot forma en que interpreta y responde a las solicitudes del usuario. Aunque hay muchas aplicaciones potenciales, se destacan dos casos de uso comunes: el contexto empresarial general y las reglas de interpretación y análisis de datos.

Interpretación general de los datos y el contexto empresarial

Las instrucciones pueden ayudar a enmarcar Copilot las respuestas dentro del contexto de su negocio, adaptar respuestas basadas en su sector, objetivos estratégicos, terminología o lógica operativa. Al usar instrucciones, puede ayudar a garantizar que los usuarios obtengan información más precisa y relevante. Algunos ejemplos son:

• La temporada ocupada es de octubre a febrero.
• Enmarca la información con un enfoque en la evaluación de riesgos y las tendencias del mercado.
• Cuando un usuario menciona ABCD, hace referencia al campo de factura total .
• Un porcentaje de attrición más bajo es más positivo.

Reglas de análisis

Puedes guiar a Copilot sobre cómo enfocar ciertos tipos de análisis proporcionando reglas y preferencias sobre cómo se deben cortar o priorizar los datos. Algunos ejemplos son:

• Analice siempre las ventas trimestralmente.
• Al mostrar los ingresos, divida por trimestre y compárelo con el industry campo.
• Para obtener información comercial, priorice la tabla customsegmentationtable y la tabla saleschannel.
• Use la sales_fact tabla como origen principal para todas las preguntas relacionadas con las ventas.
• Cuando un usuario pregunta sobre las ventas de productos, pida siempre una aclaración sobre la ubicación.

Ingeniería de prompts para instrucciones de IA

Dado que las instrucciones de inteligencia artificial están muy basadas en mensajes, es importante comprender los procedimientos recomendados para la ingeniería rápida a medida que se crean las instrucciones para un modelo semántico. Copilot puede ser sensible a las indicaciones que recibe, por lo que la construcción de instrucciones afecta los resultados de Copilot. Estas son algunas maneras de sacar el máximo partido de las instrucciones de inteligencia artificial, incluido un ejemplo de procedimientos recomendados en acción.

Ser explícito y específico

Supongamos Copilot que no tiene conocimiento de cómo usar el modelo de datos o el contexto empresarial de los datos. Por ejemplo, en lugar de escribir "Es un analista de BI experimentado que está orientado a detalles", considere: "Es un analista de BI experimentado que trabaja para un distribuidor de alimentos grande. Las respuestas deben estar orientadas a detalles y centrarse en los ingresos y la rentabilidad".

Uso de analogías y lenguaje descriptivo

Cuando se usan analogías y lenguaje descriptivo, se ayuda al modelo a comprender el resultado deseado. Los ejemplos también pueden desempeñar un papel fundamental para ayudar al modelo a comprender exactamente lo que significa. Por ejemplo, para las ventas específicas del producto, use la medida Total_Sales_Product (ejemplo de producto: Word, PowerPoint, Excel, SharePoint, Teams).

Evita la ambigüedad

Sé claro sobre todo lo que quieras Copilot resaltar o evitar. Cuantos más detalles y contenido auxiliar pueda proporcionar Copilot, mejor. Por ejemplo, para Total Active Partners, use la medida Monthly Active Partner Count. (No filtre por la tabla Customers ).

Instrucciones relacionadas con el grupo

Para ayudar a Copilot comprender mejor su intención, organice las instrucciones por tema o propósito (como la lógica de fecha, las métricas clave y los términos del sector). Puede ser beneficioso incluir elementos estructurales, como secciones, jerarquías y encabezados. Para obtener un ejemplo de cómo agrupar instrucciones relacionadas en el conjunto completo de instrucciones, consulte el escenario de ejemplo.

El orden en el que crea instrucciones puede afectar a la salida que recibe.

Puede aumentar las posibilidades de obtener resultados correctos probando diferentes variaciones, ordenes, ejemplos y redacción.

Dividir instrucciones complejas en pasos más sencillos

Al desglosar las instrucciones en pasos sencillos, puede mejorar la claridad y reducir los errores. Por ejemplo, defina los principales clientes examinando primero la tabla de ingresos y, a continuación, devolviendo solo los clientes con los valores de orden más altos.

Mantener las instrucciones centradas

Según el modelo y las instrucciones que establezca, a veces menos es más. Los conflictos y la complejidad de las instrucciones pueden causar confusión en los modelos de lenguaje grandes (LLM).

Escenario de ejemplo

El siguiente escenario de ejemplo muestra un conjunto de instrucciones de IA diseñadas específicamente para ajustarse a un modelo específico.

Instrucciones para responder a preguntas de datos

Las ventas de productos brutos (GPS) deben hacer referencia al grossrevenue campo de la tabla Ingresos .

Los principales vendedores hacen referencia a los tres principales partners con los ingresos más altos. No muestre a los clientes a menos que el usuario lo solicite explícitamente.

Identificación del cliente

• accountid hace referencia a los clientes de la tabla Ingresos .
• earningsid hace referencia a los clientes de la tabla Partners .
• customid en la tabla de pedidos no hace referencia a los clientes.
• Defina los principales clientes examinando primero la tabla de ingresos y, a continuación, devolviendo solo los clientes con los valores de pedido más altos.
• Algunos asociados también son clientes. No elimine estos duplicados. En su lugar, indique si es un asociado o un cliente en función del valor de identificador.

Métricas del producto

• Filtre los datos por State= Washington o State= California a menos que el usuario solicite específicamente un estado diferente.

• Para las ventas específicas del producto, use la medida Total_Sales_Product (ejemplo de producto: Word, PowerPoint, Excel, SharePoint o Teams). Filtre por la columna Product de la tabla Sales .

• Para Total Active Partners, use la medida Monthly Active Partner Count_ID. (No filtre por la tabla Customers ).

• Las ventas de productos alimenticios son siempre de tiendas minoristas.

  Si el valor product_type de la tabla Product es Food, muestre siempre el almacén donde se vendió el artículo. La información del almacén se encuentra en la tabla Store con el campo store_namey se puede vincular a product_type mediante store_id.

Consideraciones y limitaciones

• Ya que las instrucciones de inteligencia artificial proporcionan orientación no estructurada a Copilot, el LLM solo las interpreta. No hay ninguna garantía de que LLM siga exactamente las instrucciones.
• Las instrucciones de IA afectan las capacidades de Copilot, pero no se extienden a conversaciones generales con Copilot.
• Las instrucciones de IA se guardan en el nivel de modelo semántico. Las instrucciones no se pueden almacenar actualmente en el nivel de informe.
• No se espera que las instrucciones de IA sean personalizadas para el usuario ni modifiquen los salidas que no estén relacionadas con datos para el usuario final.
• Las instrucciones de inteligencia artificial no pueden deshabilitar otras Copilot características de Power BI ni evitar que se llame a determinadas características o priorizarlas.
• Las instrucciones no están pensadas para funcionar con modificaciones visuales o temas gráficos en su informe.
• Actualmente, no puede cargar instrucciones en el cuadro de diálogo en Escritorio.
• Para probar las instrucciones de Escritorio, debe cerrar y volver a abrir el Copilot panel para ver nuevas instrucciones aplicadas.
• Los usuarios no pueden establecer instrucciones por categoría o por modo (ver o editar) en Copilot Power BI.
• Los consumidores no pueden ver las instrucciones que aplica un autor al modelo en la interfaz de usuario.
• Los usuarios finales no pueden deshabilitar las instrucciones de un modelo semántico.
• Es posible que no se respeten las instrucciones de inteligencia artificial en Power BI Desktop al intentar crear una página, obtener temas de página de informe sugeridos o un resumen del conjunto de datos con Copilot. Para solucionar este problema, use el selector de aptitudes y seleccione solo Crear nuevas páginas de informe para que se apliquen correctamente las instrucciones.
• Las instrucciones de IA están limitadas a 10 000 caracteres.

Para obtener una lista completa de consideraciones y limitaciones, consulte Preparación de los datos para la inteligencia artificial.

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