將 搜尋查詢 中的數據項新增至調查範圍之後，您就可以開始使用數據，並在準備 AI 分析之前先驗證專案。 調查範圍包含您想要分析和檢閱之搜尋結果中的所有數據項。 此數據現在可供組織中的分析師進行 AI 準備和進一步檢閱。
存取調查範圍
選取特定調查內任何頁面頂端的 [從導覽分析] 選項，以存取調查範圍。 調查範圍包含範圍專案的儀錶板，並包含篩選和查看器工具，以協助進行專案檢閱。
調查範圍儀錶板
調查範圍儀錶板會列出調查中的所有限定範圍數據項。 此儀錶板可讓您檢閱個別數據項的詳細數據，並顯示每個專案的相關信息。
調查範圍儀錶板包含下列資訊和控制項：
- 主旨/標題：數據項的主旨/標題。
- 排除：數據項的排除狀態。 值為 [是] 或 [空白]。
- 向量化：數據項的向量化狀態。 值為 [是] 或 [空白]。
- 日期：上次修改數據項的日期和時間。
若要自定義調查範圍儀錶板上顯示的數據行，請選取 [自定義 數據行] 以選擇要顯示或拖放清單中要重新排序的數據行。
若要下載資料項清單和數據行資訊，請選取 [下載清單 ] 以建立包含此資訊的 .csv 檔案。
群組數據項
檢視調查中的大型數據項清單時，依家族或交談和相關專案群組調查範圍通常很有説明。 選 取 [群組 ]，依此準則將數據項分組。
檢閱數據項
若要檢視個別數據項的詳細資訊，請選取調查範圍儀錶板中的專案，或使用 [篩選 ] 根據特定屬性縮小專案範圍。
Filter items
篩選會根據新增至調查範圍的數據項自動建立。 一般篩選選項包括 Author、File 類別、位置名稱、原生擴展名、寄件者等屬性。
展開篩選區域，然後選取一或多個篩選條件，以精簡調查範圍儀錶板檢視中包含的數據項。 每個篩選屬性都會列出符合屬性的數據項總數。
例如，若只要檢視電子郵件和電子郵件附件，請展開 [檔案類別] 篩選，然後選取 [Email] 和 [附件] 篩選。 所顯示的數據項會由選取的屬性自動篩選。
檢視專案詳細數據
選取數據項以顯示項目的詳細資訊。 使用 調查範圍查看器 來檢查所選取專案的來源、純文本、元數據和稽核詳細數據。
項目動作
針對每個數據項，您可以選擇排除 AI 分析的專案，或將專案新增至風險降低計劃。 針對這些選項，選取命令行上的 [動作]。 檢閱並排除調查的任何備援專案，例如系統產生的電子郵件或會議邀請。 減少調查中的備援數據有助於縮短數據準備時間，並改善整體 AI 見解品質。
除非明確排除，否則調查範圍中的所有數據項都已準備好進行 AI 分析。 如果您想要處理資料項以進行 AI 分析，您可以稍後變更任何排除數據項的狀態。
準備數據以進行 AI 分析
在調查範圍中篩選和檢閱數據項之後，您就可以準備專案以進行 AI 分析。 準備 AI 分析的數據項會自動向量化調查範圍內未標示為已 排除 的所有專案，並可讓您在這些專案上使用 AI 型分類和檢查工具。 為 AI 準備數據會利用最新的 Azure OpenAI 內嵌模型 ，協助改善 AI 結果的成本和效能。
準備數據以進行 AI 分析並不需要許多 SCUS，即使調查範圍中包含大量數據也一樣。 下表提供不同大小數據集所需 SCUS 的估計。
| 備妥的數據大小 | 預估使用的 RU |
|---|---|
| 100 MB | 0.1 |
| 1 GB | 0.3 |
| 10GB | 3.0 |
在此數據表中，您可以看到調查範圍中包含的大小明顯不同的數據集只需要大約十分之一的單一 SCU。 向量化大型數據集通常不需要大量布建的 SU。
選 取 [準備數據 ] 以開始處理 AI 分析的數據項。 當您準備數據時，所有未分析的專案都會準備進行分析。 先前的向量化專案不會重構。 不包含文字的專案不會向量化。 一些範例包括：
- 行事曆通知
- 僅包含影像的電子郵件
- 圖像檔 (.jpeg、.png、.gif 等 )
- 會議邀請
數據項的向量化處理狀態會顯示在調查範圍儀錶板的頂端。 視範圍日期的量而定，向量化可能需要一些時間才能完成。
後續步驟
AI 準備和向量化完成之後，您就可以針對調查範圍內的數據檢閱並使用 AI 分析工具 。