為 AI 準備資料：AI 指令

在 Power BI 中為 AI 準備資料時，涉及優化語義模型，以增強Copilot的效能。 當您使用 AI 指令等功能時，可以提供內容和指導，以提高 AI 驅動見解的相關性和準確性。 本指南將引導您完成設定和測試 AI 指令的步驟，以協助您準備資料以進行 AI 支援的分析。

AI 指令可讓模型作者直接在語意模型上提供內容、商務邏輯和特定指引。 Copilot 使用這些指示，透過合併組織語言、術語和分析優先順序來更好地解釋使用者問題，否則這些優先順序 Copilot 本身無法理解。

這些指示有助於釐清商務詞彙、引導分析方法，並提供重要的數據內容。 儲存指示之後，Copilot 會利用這些指示來更智能地回應使用者提示。

AI 指令使您的 Copilot 業務更加符合。 其可藉由減少模棱兩可，並確保 Copilot 瞭解您的領域特定詞彙和分析期望，以改善回應的品質和相關性。 最終，這種做法會帶來更有意義的見解、更少的使用者挫折感，並在使用相同模型的跨報表中提供更加流暢的 Copilot 体验。

設置 AI 指令

1. 選取位於 Power BI Desktop 中 [首頁] 功能區上的 [準備 AI 資料] 按鈕，或 Power BI 服務中所選語意模型上的功能區上。

   

   如果已停用 [準備 AI 資料 ] 中的索引標籤，請為您的模型啟用 Power BI Q&A。

   

2. 在對話方塊中，移至 新增 AI 指示 索引標籤。

3. 提供語意模型的相關指示，以協助 Copilot 瞭解您的商務、術語，以及如何排定模型中數據的優先順序。

   

4. 選取 ，然後套用。

關閉對話方塊後，您的變更會儲存至模型。 Copilot 現在會使用 AI 指令。

在 Power BI Desktop 中測試 AI 指令

1. 在 Power BI Desktop 中開啟 Copilot 窗格。
2. 使用技能選擇器來選取您想要測試的特定 Copilot 功能。 建議您選擇 [回答有關資料的問題]。
3. 使用您設定的其中一個指令與Copilot互動。
4. 確保 Copilot 準確回應。
5. 如果您需要變更指示，請重新開啟「 準備 AI 資料 」對話框並進行調整。
6. 發佈或儲存報表。 當您完成測試並對 AI 指示感到滿意時，請將您的報表發佈至 Power BI 服務。

執行 AI 指令

將報表發佈至 Power BI 服務，或將變更儲存在服務中之後，使用者可以在模型與 Copilot互動的任何位置利用 AI 指示。

AI 指示的常見使用案例

人工智慧指令提供了一種靈活的方式來增強解釋和回應使用者提示的方式 Copilot 。 儘管有許多潛在的應用，但有兩個常見的用例脫穎而出：一般業務上下文和資料解釋和分析規則。

一般業務內容和資料解譯

說明可以幫助您 Copilot 在業務背景下制定回應，根據您的行業、策略目標、術語或營運邏輯客製化答案。 使用指示時，您可以協助確保使用者獲得更準確且相關的分析資料。 一些範例包括：

• 繁忙的季節是10月至2月。
• 聚焦於風險評估和市場趨勢來呈現見解。
• 當使用者提及 ABCD 時，他們指的是 發票總計 欄位。
• 流失率越低越積極。

分析規則

您可以透過提供如何切片或排定資料優先順序的規則和偏好設定來指導 Copilot 如何進行特定類型的分析。 一些範例包括：

• 一律每季分析銷售量。
• 在展示收入時，請按季度細分並與 industry 欄位進行比較。
• 針對零售深入解析，應優先考慮customsegmentationtable和saleschannel數據表。
• sales_fact使用數據表作為所有銷售相關問題的主要來源。
• 當用戶詢問產品銷售情況時，請務必要求澄清位置。

AI 指令的生成提示技术

由於 AI 指令在很大程度上是以提示為基礎，因此在建置語意模型的指令時，請務必了解提示工程的最佳做法。 Copilot 可能對收到的提示敏感，因此提示建構會影響 Copilot 輸出。 以下是一些充分利用 AI 指令的方法，包括實際最佳實踐的範例。

明確且具體

假設 Copilot 您不知道如何將數據模型或商務內容用於您的數據。 例如，不要寫「您是一位經驗豐富的 BI 分析師，注重細節」，而是考慮：「您是一位經驗豐富的 BI 分析師，在一家大型食品分銷商工作。 回應應以細節為導向，並著重於收益和獲利率。

使用類比和描述性語言

當您使用類比和描述性語言時，您可以幫助模型理解您想要的結果。 範例也可以在協助模型確切瞭解您所說的內容方面扮演重要角色。 例如，針對產品特定的銷售，請使用量值 Total_Sales_Product （產品範例：Word、PowerPoint、Excel、SharePoint、Teams）。

避免歧義

明確說明任何需要Copilot強調或避免的事項。 您提供的詳細數據和支持內容越多Copilot，越好。 例如，對於 Total Active Partners，請使用量值 Monthly Active Partner Count。 （請勿篩選 [客戶] 資料表。

群組相關指令

為了協助 Copilot 進一步瞭解您的意圖，請依主題或目的 （例如日期邏輯、關鍵指標和產業術語） 來組織指示。 包含結構元素（例如部分、層次結構和標題）可能會有所幫助。 如需如何在完整指示集中將相關指示分組的範例，請參閱 範例案例。

您撰寫指示的順序可能會影響您收到的輸出

您可以透過測試不同的變體、順序、範例和措辭來增加獲得正確輸出的機會。

將複雜的指令分解為更簡單的步驟

當您將指令分解為簡單的步驟時，您可以提高清晰度並減少錯誤。 例如，先查看收入表格，然後只傳回訂單值最高的客戶，來定義 頂級客戶 。

保持指令重點

根據模型和您設定的指示，有時少即是多。 指令中的衝突和複雜性可能會給大型語言模型 （LLM） 帶來混亂。

範例案例

下列範例案例顯示一組 AI 指令，這些指令經過提示設計，以符合特定模型。

回答數據問題的指示

總銷售額（GPS）應參考 grossrevenue收入 表中的欄位。

暢銷商 是指收入最高的前三名合作夥伴。 除非用戶明確要求，否則請勿顯示給顧客看。

客戶識別

• accountid 是指 Revenue 資料表中的客戶。
• earningsid 是指 合作夥伴 資料表中的客戶。
• customid 在訂單表中並非用來指涉客戶。
• 定義 頂級客戶 ，方法是先查看收入表格，然後僅傳回訂單值最高的客戶。
• 有些合作夥伴也是客戶。 請勿移除這些重複項。 相反地，請根據識別碼值指出它是合作夥伴還是客戶。

產品計量

• 除非用戶特別要求不同狀態，否則根據State= Washington或State= California篩選數據。

• 針對產品特定銷售，請使用量值 Total_Sales_Product （產品範例：Word、PowerPoint、Excel、SharePoint 或 Teams）。 在 銷售 資料表中篩選 產品 欄。

• 對於 Total Active Partners，請使用量值 Monthly Active Partner Count_ID。 （請勿篩選 [客戶] 資料表。

• 食品銷售總是來自零售商店。

  如果 Product 表格中的值product_type為 Food，則一律顯示商品的銷售商店。 商店資訊可在 Store 表格中找到，其中包含欄位 store_name，並且可以透過 連結到product_typestore_id。

考慮事項與限制條件

• 因為 AI 指令是非結構化指引，LLM 只能對它們進行解讀。 無法保證 LLM 會完全遵循指示。
• AI 指示會影響 Copilot 功能，但不會延伸到 與 Copilot的一般交談。
• AI 指令會儲存在語意模型層級。 指示目前無法儲存在報表層級。
• AI 指示不應為特定用戶角色設計，或變更與數據無關的輸出結果。
• AI 指令無法停用 Power BI 中的其他 Copilot 功能，或防止呼叫特定功能/優先順序。
• 指示並不旨在搭配您的報表中的視覺修改或主題使用。
• 目前，您無法將指示上傳至桌面版的對話方塊。
• 若要在 Desktop 中測試指示，您必須關閉並重新開啟 Copilot 窗格，才能查看已套用的新指示。
• 使用者無法在 Power BI 中 Copilot 依類別或模式 （檢視或編輯） 設定指示。
• 取用者看不到作者在UI中套用至模型的指示。
• 最終使用者無法停用語義模型上的指示。
• 當您嘗試使用 Copilot 建立頁面、取得建議的報表頁面主題或數據集摘要時，Power BI Desktop 可能不會遵循 AI 指示。 若要解決此問題，請使用技能選擇器，並只選取 [ 建立新的報表頁面 ] 以成功套用指示。
• AI 指令限制為 10,000 個字元。

如需考量和限制的完整清單，請參閱 為 AI 準備資料。

相關內容

• 準備 AI 的資料
• AI 資料結構描述
• 已驗證的答案
• 準備 AI 常見問題的數據