概述
更新时间:2024-09-20
介绍使用智能问数的整体流程,包括前期的准备过程,具体的问答过程,及优化问答效果的方案
前期数据准备
在使用智能问数前,您需要先完成数据模型的创建,具体创建过程详见 创建数据模型
问数模型配置与权限管理
当您拥有对应数据模型的配置权限,或者是组织/空间管理员权限时,您可以进行问数配置与管理操作。获取相关权限的操作过程详见 权限管理
1、问数模型配置
您可以设置哪些数据模型可以被问数,并对模型进行学习、添加描述和移除等管理操作。配置过程详见 问数模型配置
2、问数权限管理
您可以灵活的配置用户的问数数据权限,包括用户可问数的数据模型范围。权限管理过程详见 问数权限管理
使用智能问数
完成前期准备后,获得授权的用户可以在智能问数对话界面,进行数据分析,包括:
- 生成分析表格: 根据用户选择的数据模型或发送的问题,系统自动完成数据提取,并生成分析表格;
- 数据分析: 对话式实现数据查询、绘图、归因、洞察、总结等全链路的数据分析任务;
- 对话管理: 默认支持多轮对话、同时支持多会话管理、分析链路管理等功能;
详情可参考 使用智能问数
如何优化我的问答效果
为了大模型更好的理解您的数据和问题,从而获得更准确的回答,我们提供了如下工具帮助您优化问答效果:
- 设置中文别名: 创建数据模型时,原始数据存放的字段可能是英文的,在数据模型的编辑页面,直接使用原始数据表即直接使用英文字段,若不对其进行处理,在使用智能问数功能时,大模型无法将您的中文自然语言与英文字段进行对应,也就无法给出令人满意的答案。所以我们需要在数据模型的编辑页面将字段名称设置为可读性较高的中文别名。数据模型中的字段使用中文别名时需要唯一,否则在使用时智能问数功能时,大模型可能会使用相似字段名称进行理解和答复,导致结果不精准。
- 确认分析的数据范围是否准确: 为了方便您进行数据分析,系统会根据用户选择的数据模型或发送的问题,自动从数据模型中提取出相关数据生成表格进行分析。为了保障后续的数据分析效果,需要您人工进行确认,确保系统自动提取的数据范围已经涵盖了您需要分析的内容,如不含盖可便捷的通过拖拉拽方式进行调整。
- 注入问数知识: 知识库用于配置空间下知识和用词偏好,配置后,模型会学习该知识并将其用于数据获取和分析。
详情可参考 如何优化我的问答效果