MicroStrategy ONE

自動回答とボットの知識資産

ボットと自動回答は MicroStrategy Cloud Environments (MCE) でサポートされており、MicroStrategy ONE (2024 年 3 月) 以降では、ボットと自動回答は MicroStrategy Cloud for Government プラットフォームでサポートされます。ボットは MicroStrategy Library および Library Mobile アプリでのみ使用できます。

Workstationでのナレッジアセットの追加と管理の詳細については、以下を参照してください。自動回答とボット内の資産内のナレッジ資産。

MicroStrategy ONE（2024年6月）以降、ナレッジアセットの作成と構成ナレッジ資産をアップロードおよび編集する権限。

MicroStrategy AI は、ユーザーからの問い合わせ時にデータセットのオブジェクト名とサンプル データをコンテキストとして利用することで、回答の精度を高めます。場合によっては、コンテキストが限られているため、ユーザーからの質問が MicroStrategy AI にとって不明瞭に見えることがあります。これは通常、システムがビジネス固有の用語をデータセット オブジェクトまたは値として自動的に認識するとユーザーが想定している場合に発生します。この問題に対処するため、MicroStrategy ONE（2024年3月）から、 MicroStrategy AI は、ユーザーがダッシュボードまたはボットにアップロードできる追加の知識資産を活用します。これらの資産には、ビジネス用語集、用語リスト、頭字語、同義語、特定の定義 (健康な成人の検査基準範囲など) などが含まれますが、これらに限定されません。

ナレッジ アセットにより、ダッシュボードとボットの所有者はビジネス ユーザーに対してより包括的で堅牢なチャット エクスペリエンスを提供できるようになり、容易なコミュニケーションとより正確な応答が保証されます。

次のトピックでは、「定義」という用語を使用して、ナレッジ アセットに追加されたコンテンツについて説明します。

前提条件

MicroStrategy ONE（2024年6月）以降、ナレッジアセットの作成と構成ナレッジ資産をアップロードおよび編集する権限。

この権限はデフォルトではオフになっています。以前のバージョンからMicroStrategy ONE（2024年6月）にアップグレードし、ナレッジアセットをアップロードまたは編集する場合は、管理者がナレッジアセットの作成と構成特権。

ファイル形式と制約

以下のガイドラインは、MicroStrategy Cloud Environments (MCE) 全体で最適なパフォーマンスとユーザー エクスペリエンスを保証します。

これらの制約は、さまざまな環境の進化する能力と機能に基づいて調整される可能性があります。

サポートされているファイル形式とサイズ

  • ファイル形式 : MicroStrategy は、Excel 形式 (.xlsx) のナレッジ アセットのみをサポートします。
  • ファイルサイズ : 最大ファイル サイズは 5 MB または 200 行のいずれか早い方になります。

コンテンツ要件

  • テキストのみのコンテンツ : ファイルにはテキスト形式の知識のみが含まれている必要があります。埋め込まれた画像、グラフ、ピボット テーブルなどのコンテンツは処理されません。
  • 列制約 : すべての重要な情報は、Excel ファイルの最初の列に入力する必要があります。後続の列のテキストは MicroStrategy AI によって追加情報として利用されることはありませんが、これらの列を使用してナレッジ アセットを効率的に整理できます。
  • 文字数制限 : 各セルの最大長は 2000 文字です。

機能制限

ボットトピック : ボットは、事前定義されたトピックごとに AI が生成した質問に答える際に、アップロードされた知識資産を利用することはできません。ボットの所有者はトピックを作成するときにこの点に留意する必要があります。AI が提案した質問とユーザー入力によるデータの質問には、ナレッジ アセットの関連コンテンツを使用して回答し、回答の精度を向上させます。

ナレッジアセットを自動回答にアップロードする

  1. ダッシュボードを開きます。
  2. 選ぶファイル > ダッシュボードのプロパティ。
  3. クリックオート左側のペインにあります。
  4. で知識ファイルをドラッグアンドドロップするか、ファイルを参照するファイルを選択して、自動回答に追加のコンテキストを追加します。

  5. 待つアップロード中完了します。終了する場合はダッシュボードのプロパティアップロードが完了する前に警告が表示されます。選ぶアップロードを続ける知識資産のアップロードを続行するか、とにかく閉じるアップロードをキャンセルし、Excelファイルを削除して閉じるにはダッシュボードのプロパティ。

  6. 待つ必要はありません勉強する終了までのステップ。クリックわかりました。
  7. 戻るダッシュボードのプロパティそれを検証する勉強する完了した日時、アップロードのタイムスタンプ、アップロードされたナレッジ アセット内の定義の数が表示されます。

知識資産をボットにアップロードする

  1. 新しいボットを作成するか、既存のボットを開いて編集右上のアイコンをクリックします。
  2. クリックカスタマイズパネル。
  3. で知識ファイルをドラッグアンドドロップするか、ファイルを参照するファイルを選択して、ボットに追加のコンテキストを追加します。

  4. 待つ必要はありません勉強する終了までのステップ。クリック保存。
  5. 戻るカスタマイズそれを検証する勉強する完了した日時、アップロードのタイムスタンプ、アップロードされたナレッジ アセット内の定義の数が表示されます。

回答品質の向上

ユーザーが次のように航空会社のデータセットを操作する場合:

ユーザーは、以下に示すように、空港コード (IAD や DCA など) ではなく、空港の名前 (Dulles や Raegan など) を使用して特定の空港について問い合わせることができます。

この例では、ボットは提供された名前の重要性や意味を解釈できません。この問題を解決するには、1 列の Excel ファイルで詳細な情報を提供することができます。次の画像に示すように、ファイルでは 3 つの別々の行にわたって空港コードを定義する必要があります。たとえば、「IAD はワシントン ダレス国際空港の空港コードです」。

上記のようにファイルをアップロードし、調査して保存すると、アップロードしたファイル内の知識を活用した正確な回答を受け取ることができます。

関連する情報のみが MicroStrategy AI に渡されます。

Excel ファイルをアップロードした後、ボットからの正確な応答を確認します。

ユースケースとベストプラクティス

ナレッジ資産を使用するときは、次のベスト プラクティスに従ってください。

各知識資産には、質問と知識資産の両方で使用される、意味定義が類似するキーワードまたは単語が含まれている必要があります。質問に答えるときに知識資産を使用できるようにするには、これらの類似性が必要です。ナレッジ アセットに一般的なルールが含まれている場合、自動回答とボットでは、知識を質問に意味的に関連付ける際に問題が発生します。一般的なルールはボットのカスタム指示に配置できます。

  • 用語、頭字語、同義語など、ボットのオブジェクト名を明確にする定義を組み込みます。次にその例を示します。

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    The code SLS stands for Sales
    The code SOP is a descriptor for SLS - Operations with role definition as Operational support for Sales Activities (AP, SL, ES, SE)

  • 既存のオブジェクトの定義を提供し、ユーザーが正しい用語を使用して質問を作成できるようにします。たとえば、ユーザーが次のようなメトリックを指定するとします。

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    L4Q stands for last four quarter and is a metric of average score for last 4 quarters. It can also be considered as the annual score.

    ビジネス用語を分析に組み込む前に定義しておくと役立ちます。

  • データを分析するために重要な特定の定義を含めます。次にその例を示します。

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    For a human male of age 0-16, the normal blood pressure is 116/70mm Hg
    For a human male of age 17-35, the normal blood pressure is 119/79mm Hg
    For a human male of age 36-59, the normal blood pressure is 124/77mm Hg
    For a human male of age 60 and above, the normal blood pressure is 133/69mm Hg
    For a human female of age 0-16, the normal blood pressure is 105/66mm Hg
    For a human female of age 17-35, the normal blood pressure is 122/72mm Hg
    For a human female of age 36-59, the normal blood pressure is 132/70mm Hg
    For a human female of age 60 and above, the normal blood pressure is 139/68mm Hg

    上記の知識を利用して、ボットはデータセットから患者の年齢を一般化されたベンチマークとして考慮することで、より正確な結果を提供することができます。120/80 mm Hgすべての年齢や性別に普遍的に適用されるわけではありません。

  • 既存のメトリックを使用して派生メトリックを計算します。たとえば、収益と C3 が既存のメトリックである場合:

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    Predicted Revenue = [0.23 * (Revenue)] + C3

  • 属性要素値の定義を含めることで、ボットによるユーザークエリの理解を強化できます。で説明したように回答品質の向上知識は次のように定義できます。

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    The attribute Airport Code contains values like BWI, IAD and DCA.
    BWI is the airport code for Baltimore/Washington International Thurgood Marshall Airport.
    DCA is the airport code for Ronald Reagan Washington National Airport.
    IAD is the airport code for Washington Dulles International Airport.

  • 追加のデータをナレッジ アセットに追加する前にその有効性をテストする場合は、クエリ自体にナレッジを追加できます。次にその例を示します。

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    How many SBD employees did we hire this year ? The code SLS stands for Sales.  The code SBD is a descriptor for SLS - Business Development with role definition as Responsible for Business Development Support for Sales.

    追加のコンテキストが期待される回答を返す場合は、それをナレッジ アセットに追加できます。

ナレッジ資産を使用するときは、次の動作を避けてください。

  • 定義には無関係な情報を含めないでください。

  • 回答のパフォーマンスは、ナレッジ アセットの行と質問内の関連行の数によって異なります。行を追加しすぎたり、各行に情報を多く追加しすぎないようにしてください。これにより AI が混乱し、幻覚が発生する可能性があります。

    • たとえば、営業部門の従業員の役割と責任に基づいた質問が予想される場合は、次の定義を使用できます。

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    The code SLS stands for Sales. The code SOP is a descriptor for SLS - Operations with role definition as Operational support for Sales Activities (AP, SL, ES, SE).The code SBD is a descriptor for SLS - Business Development with role definition as Responsible for Business Development Support for Sales. The code SCS is a descriptor for SLS - Customer Success Manager with role definition as Responsible for Account Health Checks & Renewals.

    ただし、テキスト全体を MicroStrategy AI に渡すと、トークンの数が増え、応答時間が遅くなります。代わりに、情報を複数の行に分割する必要があります。

    コピー 
    The code SLS stands for Sales. 
    The code SOP is a descriptor for SLS - Operations with role definition as Operational support for Sales Activities (AP, SL, ES, SE).
    The code SBD is a descriptor for SLS - Business Development with role definition as Responsible for Business Development Support for Sales. 
    The code SCS is a descriptor for SLS - Customer Success Manager with role definition as Responsible for Account Health Checks & Renewals.

  • テキスト内に属性に関する追加情報を埋め込み、ボットがそれを抽出してデータのフィルタリングと集計に使用することは避けてください。

    • 例えば、次のようなデータセットを考えてみましょう。Continent、Country、 そしてCity属性とPopulationそしてAreaメトリcs。

    この例では、ユーザーが「私が旅行した都市のうち、フランス語が話されている都市はいくつありますか？」と質問した場合、次の知識には、Country属性を持ち、AIに幻覚を起こさせることができます。

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    The city Strasbourg in France has a population of 280000. The official spoken language is French.
    The city Tours in France has a population of 140000. The official spoken language is French.
    The city Berlin in Germany has a population of 3500000. The official spoken language is German.
    The city Warsaw in Poland has a population of 1700000. The official spoken language is Polish.
    The city Montreal in Canada has population of 1700000. The official spoken language is French.

    幻覚を避けるために、次の形式で知識をアップロードしてください。

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    Cities such as Strasbourg, Tours, Lyons, Montreal, Abidjan, Yaounde, Madagascar, and Dakar use French as the official spoken language.