Demo et conseils adjoints de l’IA pour les projets / blogs d’entreprise / perficient

Après avoir mis en évidence les principaux avantages de l’assistant de l’IA pour l’analyse d’entreprise dans mon Arte de blog précédentJe partage ici une démo de ce à quoi il ressemble d’utiliser l’assistant AI. La vidéo ci-dessous montre comment un personnage intéressé à comprendre les projets d’entreprise peut rapidement trouver des réponses à ses questions quotidiennes typiques. Les informations demandées incluent la rentabilité, l’analyse des projets, la gestion des coûts et les rapports de carte horaire.
Une démo perficient de l’assistant de l’IA pour l’analyse de projet

Que faire attention

Avec la configuration initiale droite en place, l’assistant AI, originaire d’Oracle Analytics, peut transformer la façon dont les différents niveaux de la main-d’œuvre trouvent les idées dont ils ont besoin pour réussir dans leurs tâches. Voici quelques éléments qui font la différence lors de la configuration de l’assistant AI.

• Sujets multiples: Lorsque les données de l’entreprise se compose de plusieurs domaines, par exemple des projets, des créances, des dettes, des achats, etc., effectuant des questions et réponses avec l’assistant d’IA dans plusieurs domaines simultanément n’est pas possible. Ce que l’assistant d’IA fait dans cette situation est invite à l’utilisation du domaine pour la réponse. Ce n’est pas un problème lorsque les informations demandées proviennent d’un seul domaine. Cependant, il y a des situations où nous voulons simultanément obtenir des informations sur deux ou plusieurs sujets. Cela peut être géré en préparant un domaine combiné qui contient les informations clés pertinentes des autres sujets sous-jacents. En conséquence, l’assistant AI s’interface avec un seul domaine qui se compose de tous les faits de transaction et des dimensions conformes à travers les différents ensembles de données transactionnels. Avec un peu d’ajustements de modèle sémantique, c’est une solution réalisable.
• Soyez sélectif sur ce qui est inclus dans les invites d’IA: Les modèles sémantiques d’entreprise ont généralement beaucoup d’informations qui peuvent ne pas être pertinentes pour une interface de chat IA. Par conséquent, l’exclusion de tout champ d’être inclus dans une invite d’IA améliore les performances, la précision et réduit parfois le coût de traitement encouru par l’IA lors de la mise en œuvre des LLM externes. Les codes de dimension, les identifiants, les clés et les colonnes d’audit sont quelques exemples de choses à exclure. L’assistant Oracle Analytics AI est livré avec une configuration à grain fin qui permet à la sélection des champs d’inclure dans les invites d’IA.
• Enrichissement des métadonnées avec des synonymes: Utilisez des synonymes sur des champs ambigus, par exemple pour clarifier ce que représente un champ de date (est-ce la date de création de transaction ou la date à laquelle il a été facturé?). Un autre exemple de lorsque les synonymes sont utiles est le besoin de permettre une interprétation appropriée des termes internes spécifiques à l’organisation. L’assistant AI permet de configurer des synonymes sur des colonnes individuelles pour améliorer son niveau de compréhension.
• Données d’indexation: Pour une expérience utilisateur améliorée, je recommande d’identifier les éléments de données qui valent la peine d’être indexés. Cela signifie que l’AI LLM sera informée des informations stockées dans ces champs que vous avez choisis lors de la mise en place de l’assistant AI. Il s’agit d’une activité initiale. Plus vous équipez l’assistant AI, plus il devient intelligent lors de l’interprétation et de la réponse aux questions.

Pour obtenir des conseils sur la façon de commencer à activer Genai pour votre analyse de données d’entreprise, contactez mazen.manasseh@perficient.com.