自動回答とボットにおける適応学習

MicroStrategy ONE (2024 年 6 月) では、自動回答とボットでのユーザーインタラクションから学習するサポートが追加されます。この新しいコンポーネントは、ユーザーのフィードバックを聞いてそれに応じて応答を調整することで、応答の正確性と精度を向上させます。自動回答とボットは継続的に改善され、個々のユーザーの好みに合わせて、より状況に即した正確な応答を提供できるようになります。

適応型学習はユーザーごとに使用されるため、システムはユーザーとのその後の会話中にアプリケーション全体で学習した内容を適用し、関連するダッシュボードとボット全体でパーソナライズされた正確な応答を保証できます。

MicroStrategy ONE (2024 年 6 月) 以降、MicroStrategy AI は、元の質問が曖昧と分類された場合にのみ、ユーザーフィードバックから学習します。MicroStrategy AI は質問を正確なものと曖昧なものに分類します。曖昧な質問は、ということでしたか？ウィンドウ。詳細については、スマートな提案。その他の場合、フィードバックは管理者による確認と、回答の品質を向上させるための潜在的な改良のために保存されます。

適応学習を有効にする方法については、以下を参照してください。適応学習を構成する。

制限

ユーザ学習文字列の長さ : フィードバックは、空白を含めて 300 文字を超えることはできません。
ユーザーあたりの適応学習エントリ数 : 各ユーザーは、スマート提案とサムズダウンフィードバックの両方を通じて生成された 500 件の学習エントリを持つことができます。

学習プロセス

スマート提案を選択する

MicroStrategy AI は、あいまいなクエリを検出すると、デフォルトの回答を提供し、ユーザーがクエリを明確にしてより正確な結果を得るのに役立つ代替オプションを提案します。

スマートサジェストの詳細については、スマートな提案。

ユーザーが提案をクリックすると、MicroStrategy AI は理解に基づいて応答を生成します。MicroStrategy AI はこれらの説明から学習し、将来の応答精度を向上させます。

すべてのやり取りで MicroStrategy AI が何か新しいことを学習するわけではありません。MicroStrategy AI とのやり取りから新たに学習できる内容がない場合、ユーザーは学習プロンプトなしで応答を受け取ります。MicroStrategy AI は、将来使用するために貴重な洞察をいつ収集できるかを正確に特定します。

フィードバック

MicroStrategy AIで応答した後、ユーザーは親指を下にしたアイコンをクリックしてコメントを追加したり、次のような定義済みのオプションを選択したりできます。不完全な回答または形式が正しくありません。MicroStrategy AI はこのフィードバックを評価して学習し、改善します。MicroStrategy AIでユーザーフィードバックを提供する方法の詳細については、以下を参照してください。自動回答の使用またはボットの使用。

MicroStrategy AI は、質問が曖昧であると分類された場合にのみ、ユーザーからのフィードバックから学習します。

ユーザーが提供したフィードバックは、編集モードの「使用状況」タブを介してボットとダッシュボードの所有者が利用できます。管理者は、Platform Analytics プロジェクトの Auto Adoption ダッシュボードでフィードバックにアクセスすることもできます。

Auto Dashboard でフィードバックを提供することはできますが、適応型学習はまだサポートされていません。ただし、すべてのユーザーフィードバックは、Platform Analytics プロジェクトの自動採用ダッシュボードの [過去 30 日間] ページに表示されます。

適応型学習ワークフロー

質問し、曖昧さを検出し、学習エントリを生成し、学習エントリを生成するには、次のワークフローを参照してください。

会話にユーザー学習エントリを適用する

ユーザー学習エントリは、ユーザーの理解に基づいて期待どおりの結果が得られない質問に適用されます。さまざまなオブジェクトを含む従業員データセットの次の例を参照してください。

ユーザーが曖昧な質問をすると、MicroStrategy AI は、質問に対する最も近い理解に基づいて、またはボット、ダッシュボード、またはアプリケーションで定義された知識資産を使用して、質問を解釈する場合があります。

学習創造

ユーザーは、スマートな提案やフィードバックを使用して新しい学習エントリを作成できます。次の例は、フィードバックを使用した学習エントリを示しています。

ユーザーが質問すると、MicroStrategy AI がリンクされたナレッジアセットファイルの情報を使用して回答を提供します。したがって、MicroStrategy AI は平均容量メトリックを選択します。

データが間違っているとユーザーが判断した場合は、親指を下向きにして、不正確なデータタグ。

タグの選択はオプションです。これらのタグは、MicroStrategy AI がフィードバックを評価し、改善を行うのに役立ちます。

ユーザーがフィードバックを送信すると、ボットはユーザー入力を処理し、新しい学習エントリを生成します。新しく生成された学習が役に立たないと判断された場合、ユーザーにはその学習を忘れるオプションがあります。

学習消費

ユーザーが同じ質問をすると、MicroStrategy AI は学習エントリを使用して回答を提供します。どの学習エントリが使用されたかは、解釈ウィンドウの脚注で確認できます。

優先処理

ナレッジ資産とユーザー学習エントリの間に競合がある場合、MicroStrategy AI はユーザー学習エントリを優先します。この優先順位付けにより、パーソナライズされたエクスペリエンスが保証されます。

例 : ナレッジアセットに「高収益とは、四半期あたり 120 万ドルを超える収益として分類されます」と記載されているが、ユーザー学習エントリに「高収益とは、四半期あたり 150 万ドルを超える収益として分類されます」と記載されている場合、ユーザー学習エントリが優先されます。このパーソナライズは、それを生成したユーザーにのみ適用されます。他のユーザーには、ナレッジ資産に基づいた結果が表示されます。

2 つのユーザー学習エントリ間に競合がある場合は、最新の学習エントリが優先されます。

ユーザーの学習エントリを管理する

ユーザーは、「forget」を使用するか、新しいエントリを作成してエントリを上書きすることで、独自の学習エントリを管理できます。

忘れる : 生成された学習エントリの横にある「忘れる」ボタンをクリックすると、ユーザーの最近のエントリが削除され、そのエントリは将来の質問には適用されません。ただし、学習エントリを忘れることができるのは、アクティブなセッション中のみです。ユーザーが新しいセッションを作成した場合、以前の学習エントリと「忘れた」は表示されません。

ユーザーが既存のセッション中にチャット履歴を消去すると、以前の学習エントリと「忘れる」も消去されます。