ประมวลผลคณิตศาสตร์และการสืบค้นข้อมูลโดยใช้กลยุทธ์ Generative AI

ในปัจจุบัน มีความคิดเห็นที่แตกต่างกันเกี่ยวกับเครื่องมือต่าง ๆ เช่น ChatGPT หรือโมเดลภาษาอื่นๆ จัดการกับการสอบถามทางคณิตศาสตร์และข้อมูล ในบทความนี้ เราจะระบุกลยุทธ์และกําหนดความคาดหวังเมื่อสร้างเอเจนต์ใน Copilot Studio ที่จัดการการสอบถามทางคณิตศาสตร์และข้อมูล

คําจํากัดความของการสอบถามทางคณิตศาสตร์และข้อมูลในบทความนี้

เป้าหมายของบทความนี้ไม่ได้ประเมินว่า AI สร้างสรรค์สามารถช่วยในการคํานวณขอบเขตของสี่เหลี่ยมผืนผ้าหรือเส้นผ่านศูนย์กลางของวงกลมได้หรือไม่ คณิตศาสตร์ ในบริบทนี้ หมายถึงคำถามภาษาธรรมชาติทั่วไปที่มีคนถามเอเจนต์ คำถามเหล่านี้ถือว่า AI สามารถรวบรวมและตีความผลรวม ค่าเฉลี่ย และแนวโน้มในแหล่งความรู้หรือตารางข้อมูลที่ใช้ในการเชื่อมโยงข้อมูลพื้นฐานกับโมเดล

ในกรณีนี้ ผลลัพธ์ที่ต้องการคือไม่ต้องตอบสมการทางคณิตศาสตร์ แต่จะช่วยให้ผู้ใช้ประเมินหรือทําความเข้าใจข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น เมื่อผู้ใช้กำลังมองหาการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก เช่น การค้นหาการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ขั้นสูงหรือเชิงกำหนด เอเจนต์ที่กำหนดเองมักไม่ใช่เครื่องมือที่เลือก อย่างไรก็ตาม มีเอเจนต์หลายตัวใน Microsoft Stack ที่เน้นการวิเคราะห์โดยตรงมากกว่า ตัวอย่างเช่น เอเจนต์ต่อไปนี้เสริมโมเดลภาษาด้วยโค้ดของแอปพลิเคชัน Microsoft เพื่อจุดประสงค์นี้:

• เพิ่ม Copilot สำหรับผู้ใช้แอปในแอปแบบจำลอง
• แสดงภาพข้อมูลในมุมมองด้วยบริการของ Power BI
• Sales ใน Microsoft 365 Copilot
• สร้างวิชวลการบรรยายด้วย Copilot สําหรับ Power BI
• รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับข้อมูลตัวเลขด้วย Copilot ใน Excel

การรวมข้อมูลในการทําความเข้าใจภาษาธรรมชาติ

เมื่อเราเชื่อมโยงข้อมูลพื้นฐานของเอเจนต์กับแหล่งความรู้ของเราเอง เรากำลังทำให้การค้นพบข้อมูลที่ผู้ใช้ถามในภาษาธรรมชาติง่ายขึ้น โปรดทราบว่าโมเดลภาษาได้รับการออกแบบมาเพื่อคาดคะเนคำถัดไปในลำดับแทนที่จะคิดคำนวณคณิตศาสตร์อย่างเข้มงวด อย่างไรก็ตาม พวกเขายังคงสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกและคําอธิบายที่เป็นประโยชน์ได้ ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้เร็วกว่าสำหรับการค้นหาข้อมูลมากกว่าการเรียกดู ผลการค้นหาคำหลัก หรือเลื่อนดูเรกคอร์ดทั้งหมดในตารางด้วยตนเอง

เอเจนต์ Copilot Studio สามารถสแกนแหล่งความรู้ในนามของเราได้ เอเจนต์เหล่านี้สรุปคําตอบในหัวข้อ เครื่องมือ และแหล่งความรู้ ไม่ว่าพวกเขาจะเกี่ยวข้องกับการรวมข้อมูลตัวเลขหรือไม่ก็ตาม อย่างไรก็ตาม แม้ว่าเราจะผูกข้อมูลพื้นฐานของโมเดลกับข้อมูลของเรา เราก็ต้องปรับบริบทข้อมูลที่จำเป็นสำหรับ AI ในการตอบ จากความเข้าใจนี้ เราทราบว่าเมื่อใดที่เราจะให้บริบทหรือโหนดหัวข้อเพิ่มเติม ความเข้าใจเพิ่มเติมนี้มีความเกี่ยวข้องเมื่อเงื่อนไขเฉพาะหรือรายละเอียดทางเทคนิคสูงพบในแหล่งข้อมูล ต่อไปนี้คือตัวอย่างของการสอบถามข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับนิพจน์ทางคณิตศาสตร์:

ความชัดเจนและโครงสร้างของพร้อมท์

โมเดลภาษาพึ่งพาการใช้ถ้อยคำในคำถามเป็นอย่างมาก พร้อมท์ที่มีโครงสร้างอย่างดีซึ่งอธิบายโจทย์ทางคณิตศาสตร์อย่างชัดเจน กำหนดตัวแปร และแบ่งงานออกเป็นขั้นตอน จะไปสู่การตอบที่แม่นยำยิ่งขึ้น ตัวอย่างเช่น การขอคําตอบโดยตรงกับปัญหาทางคณิตศาสตร์อย่างง่ายน่าจะทํางานได้ดี แต่คําถามหลายชั้นหรือคลุมเครือโดยไม่มีบริบทที่ชัดเจนอาจทําให้โมเดลสับสนได้

ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างพร้อมท์ที่ยึดตาม แหล่งความรู้ที่มีโครงสร้าง เช่น ตาราง Dataverse ตัวอย่างนี้แสดงการเพิ่มตาราง Dataverse Power Apps ดังที่แสดงในรูปต่อไปนี้

ตาราง Dataverse ถูกเพิ่มเป็นแหล่งข้อมูลองค์ความรู้ และให้คําอธิบายความรู้ที่ถูกต้อง

คําพ้องความหมายและคําจํากัดความของอภิธานศัพท์ช่วยให้ AI ตีความข้อมูลได้

พร้อมท์เฉพาะ

พร้อมท์เหล่านี้จะเป็นแบบเฉพาะและกำหนดขอบเขตในข้อมูลที่มีการร้องขอ

• "คุณสามารถให้รายละเอียดทั้งหมดเกี่ยวกับการอ้างอิงลําดับการเปลี่ยนแปลง PCO-1003 รวมถึงชื่อบัญชี ยอดเงินที่ร้องขอ และเหตุผลสําหรับคําขอได้หรือไม่"
• "จำนวนบัญชีที่ส่งคำขอเปลี่ยนแปลงในเดือนสิงหาคมปี 2024 เป็นเท่าใด"
• "จำนวนคำสั่งเปลี่ยนแปลงทั้งหมดที่ร้องขอจนถึงปัจจุบันคือเท่าใด"
• "ลูกค้ารายใดส่งผลกระทบด้านต้นทุนสูงสุดในปี 2024"

พร้อมท์ทั่วไป

พร้อมท์เหล่านี้จะนําไปใช้ทั่วไปและไม่น่าจะรวมผลลัพธ์ทั้งหมดอย่างสม่ำเสมอ มีแนวโน้มที่จะส่งกลับผลลัพธ์สามอันดับแรกเท่านั้น

• "โปรดทํารายการบัญชีของเราตามลําดับของรายได้ที่เกี่ยวข้อง"
• "โปรดระบุคําขอเปลี่ยนแปลงที่ส่งในปีนี้ในเดือนสิงหาคม และรวมจํานวนและสถานะการเปลี่ยนแปลง"
• "คุณสามารถระบุคําขอใบสั่งเปลี่ยนแปลงทั้งหมดที่ส่งไปยังวันที่ได้หรือไม่"

เคล็ดลับและเทคนิค

ต่อไปนี้คือคําแนะนําบางประการเมื่อทํางานกับ Copilot Studio เพื่อช่วยคุณกําหนดความคาดหวังเกี่ยวกับคําตอบที่สร้างขึ้นซึ่งอาศัยนิพจน์ทางคณิตศาสตร์

• วางแผนสําหรับสถานการณ์ที่เน้นแนวโน้มสูงสุด แทนที่จะคาดหวังการคํานวณมากกว่าเรกคอร์ดนับพันรายการ สร้างความตระหนักให้กับวิธีการการสนทนานี้ที่เป็นการสรุปแทนที่จะแสดงรายการ

• แหล่งความรู้ที่มีโครงสร้างเป็นประโยชน์ (แบบตารางมากกว่าไม่ใช่แบบตาราง) ในการปรับนิพจน์ทางคณิตศาสตร์ให้เหมาะสม

• สนับสนุนสถานการณ์เฉพาะ และทำความเข้าใจการขึ้นต่อกันที่ทำให้เกิดความแตกต่าง ตัวอย่างเช่น ให้สังเกตความแตกต่างระหว่างคําถามสองข้อนี้:

  • ลูกค้ารายใดของเราส่งคำขอเปลี่ยนแปลงมากที่สุด นับรหัสคําขอ และส่งคืนลูกค้าที่มีคําขอมากที่สุดโดยไม่สนใจคอลัมน์อื่นๆ

  • ลูกค้ารายใดของเราได้รับผลกระทบด้านต้นทุนสูงสุดจากคําขอเปลี่ยนแปลง หาผลรวมคอลัมน์ผลกระทบของต้นทุนตามลูกค้าและส่งกลับลูกค้าที่ส่งจํานวนเงินดอลลาร์สูงสุด ซึ่งจะส่งกลับข้อมูลนี้เท่านั้น ถ้าพบคอลัมน์ที่เหมาะสมที่อ้างอิงเป็นตัวเลขหรือสกุลเงิน

• ตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้ระบุและกําหนดคอลัมน์ตัวเลขใดๆ สําหรับการคํานวณ ตรวจสอบให้แน่ใจว่ามีการจัดรูปแบบด้วยชนิดข้อมูลที่เหมาะสม ทั้งในระดับแหล่งข้อมูลความรู้และเมื่อใช้ในตัวแปร Copilot Studio ใดๆ เมื่อเป็นไปได้ ให้ใส่คําอธิบายที่ชัดเจนและรวมคําพ้องทั่วไปสําหรับคอลัมน์ที่เกี่ยวข้องในตาราง คอลัมน์ หรือคําอธิบายเครื่องมือ

  เคล็ดลับ

  ด้วยความเข้าใจภาษาธรรมชาติ หากชื่อส่วนหัวของตารางมีลักษณะทางเทคนิคมากเกินไป AI อาจไม่สามารถตอบคำถามที่มีมนุษย์เป็นศูนย์กลางที่ถามระหว่างขั้นตอนการสนทนาได้ เพิ่มคำอธิบายด้วยคำที่ใช้กันทั่วไปโดยผู้ใช้ของคุณ

• โปรดทราบว่าบุคคลนั้นจะได้รับคําตอบจากข้อมูลที่ได้รับอนุญาตให้ดูเท่านั้น ตัวอย่างเช่น ตารางยอดขายใน Dataverse อาจแสดงเฉพาะบางเรกคอร์ดของกลุ่มธุรกิจที่เฉพาะเจาะจง แต่ไม่ใช่ทั้งหมด ตรวจสอบให้แน่ใจว่าตัวแทนของคุณไม่ได้กําหนดความคาดหวังที่ไม่ถูกต้องเกี่ยวกับวิธีการสรุปข้อมูล ตัวอย่างเช่น คําขอสําหรับยอดขายทั้งหมดในปี 2024 จะหาผลรวมเรกคอร์ดที่เป็นเจ้าของหรือแชร์ไว้เท่านั้น

• กําหนดความคาดหวังของผู้บริโภคสําหรับคําตอบที่ขับเคลื่อนด้วย AI เสมอ ใช้การเริ่มต้นการสนทนาของเอเจนต์หรือข้อความแรกตามหัวข้อทริกเกอร์ เพื่อค่อยๆ เน้นวัตถุประสงค์และข้อจำกัดสำหรับแหล่งความรู้ที่เกี่ยวข้องอย่างน้อยหนึ่งแหล่ง

ใช้พร้อมท์เป็นเครื่องมือ

พร้อมท์ ช่วยให้คุณสามารถเพิ่มความสามารถของ AI สร้างสรรค์จาก Power Apps ไปยังเอเจนต์และโซลูชันของคุณใน Copilot Studio คุณลักษณะนี้ช่วยให้คุณสามารถทํางานต่างๆ เช่น การจัดประเภท การสรุป การสร้างเนื้อหาแบบร่าง การแปลงข้อมูล และอื่นๆ อีกมากมาย ด้วยพร้อมท์ คุณยังสามารถปรับแต่งการตอบของ AI สร้างสรรค์เพื่อใช้ตัวกรองและการรวมเฉพาะจากตารางได้