为 AI 准备数据 - 已验证答案

验证的答案是人工批准的视觉响应，这些响应 Copilot 由预定义短语触发。 每个已验证的答案都包含一个或多个触发器短语、视觉对象和可选的关联筛选器。

这些答案存储在语义模型中，确保在使用该模型的所有报表中提供一致且高质量的响应。

使用已验证答案有两个主要原因：

• 提高一致性：提供针对常见或复杂问题的特选可靠响应，以便用户始终获得相同的受信任见解。
• 提高 Copilot 准确性：帮助 Copilot 从有效的响应中吸取教训，并改进其对用户意向的了解。

通过验证的答案，作者可以塑造 Copilot关键业务问题的响应，使其更智能、更快、更符合用户期望。

当用户在Copilot中键入提示时，系统会首先检查提示是否与任何绑定到已验证答案的触发短语完全匹配或语义相似。 如果找到匹配项， Copilot 则返回已验证的答案，而不是生成新响应。

由于验证的答案是模型级（而不是报表级别），因此它们适用于使用同一语义模型的任何报表。 例如，与“按月销售的滑雪板销售额”绑定的已验证答案也会触发，如果用户询问“滑雪板销售如何随时间变化？”

此外，Copilot 会学习用户与已验证的答案的互动，以便更好地理解措辞、同义词和数据关系，从而改善未来的响应质量。 随着时间的推移， Copilot理解和响应提示的能力会得到改善，即使短语与原始触发器短语不同。

设置已验证的答案

若要设置已验证的答案，请执行以下步骤：

1. 选择视觉对象：

   • Power BI Desktop：选择要用作已验证答案的视觉对象。 在视觉对象标题上的三点菜单中，选择 “设置已验证的答案”。
   • Power BI 服务：在具有 Copilot 功能的工作区中选择一个报表，并确保你在该工作区的语义模型上具有创作权限。 确保处于编辑模式，并且选择了所需的视觉对象。 在视觉对象标题上的三点菜单中，选择 “设置已验证的答案”。

   注释

   在设置时应用于视觉对象的任何持久性筛选器（例如 Region = Northwest）都保存为已验证答案的一部分。 目前不支持切片器。

2. 使用以下两种方法之一添加触发器短语：

   • 添加自定义触发短语，以反映用户使用+或添加按钮自然询问数据的方式。 或
   • 通过单击Copilot建议下的短语，根据视觉对象和现有触发短语使用生成的建议。

   

3. 添加用于灵活切片的筛选器：

   1. 选择 筛选器 图标。
      • 验证过的答案允许用户使用自然语言在提示中调整最多三个筛选器。
   2. 选择 “可供用户使用 ”并应用任何所需筛选器。
      • 这样，最终用户可以分析和处理，而无需为每个可视化与过滤器的组合提供新的已验证答案。

   此筛选器体验的优点在于，您可以使用一个集中管理的基础验证答案，并允许最终用户进行灵活的分析与筛选，而无需为每个可视化和筛选器组合提供新的验证答案。

   示例：

   • 触发短语：“显示一段时间内销售额的细分”
   • 用户提示：“东北地区一段时间内的销售明细”

   Copilot 返回已验证的答案视觉对象，自动筛选以匹配用户的提示。 在此处，可以应用所需的任何可用筛选器。

   

   • 支持的筛选器类型：报表级别、页面级别、视觉对象级别。
   • 筛选器限制：
     • 视觉对象（例如轴、图例）中已使用的字段也不能是筛选器。
     • 无法重写现有的硬编码值（例如，Region = North）。
     • 用户提示一次只能对已验证的答案调用一个筛选器

   注释

   若要查看影响视觉对象的现有筛选器，请在安装过程中选择 “应用于此视觉对象 ”。

4. 选择 “应用” 以将更改保存到模型。

Copilot 现在，当用户调用触发器短语时，将使用模型中设置的已验证答案。

测试已验证的答案

1. 在 Power BI Desktop 或 Power BI 服务中打开 Copilot 窗格。

2. 如果在桌面版中，请使用 技能选取器 选择 “回答数据问题”。

3. 测试设置的各种触发器短语，以确保它们按预期工作。

   

4. 发布或保存报表。

测试完成后，如果你对已验证的答案感到满意，可以从桌面发布报表，或者如果你使用的是 Power BI 服务，则保存报表。

管理已验证的答案

若要管理已验证的答案，包括删除和编辑，请执行以下步骤：

1. 选择 “AI 准备数据 ”按钮以管理已验证的答案。
   • 在 Power BI Desktop 中，此按钮位于 “主页” 功能区上。
   • 在 Power BI 服务中，它位于 “语义模型 ”页功能区上。
2. 选择“ 已验证答案 ”选项卡，查看在语义模型中设置的已验证答案。
3. 编辑已验证的答案。 这包括添加或编辑现有的触发器短语和筛选器。 使用 垃圾桶 图标删除不需要的已验证答案。
4. 选择 “应用” 以将更改保存到模型。

Copilot 现在，当用户调用触发器短语时，将使用模型中设置的已验证答案。

测试完成后，对已验证的答案感到满意后，请从 Desktop 发布报表，或者在 Power BI 服务中保存报表。

使用已验证的答案

报告发布后，最终用户将在任何使用 Copilot的模型中自动受益于已验证的答案。 当用户输入与触发器短语匹配的提示时， Copilot 返回特选的、经过人工批准的视觉响应。

了解已验证的答案输出 Copilot

当用户与已验证的答案交互时， Copilot 提供关键可视指示器来生成响应的信任和明确性：

• 已验证的核对标记：表明该响应经过人工评审和批准。
• 匹配的触发短语：显示与触发条件匹配的具体短语 Copilot ，无论是精确匹配还是语义相似。 这有助于用户了解其提示是如何解释的，并为他们提供一个起点来根据需要调整或优化问题。
• 如何 Copilot 达到这一点：提供对基础数据和逻辑的深入了解，包括所应用的筛选器。 这种透明度可帮助用户验证答案并了解其上下文。

注意事项和限制

以下注意事项和限制适用于已验证的答案。

匹配类型

为已验证答案设置触发短语时，请记住，可以通过两种方式匹配用户提示：完全匹配和语义相似的匹配。

• 完全匹配：短语逐字匹配（例如，当触发词组为“单板销售额按月”时，“单板销售按月”）。
• 语义匹配：具有不同措辞但意向相同的短语（例如，“一段时间内的滑雪板销售额”）。

这种灵活性意味着作者不需要预测每个可能的措辞，只需确保包括具有代表性的触发器。

语义上相似的短语

Copilot 使用语义匹配来触发已验证的答案，这意味着它可以识别出措辞不同但仍与触发短语意图一致的提示。 以下是支持和不支持的内容：

• 工作原理（支持）：：
  • 使用在语义模型中通常理解或定义的同义词
  • 重新排列原始触发器短语中单词或字段的顺序
  • 在提示中直接包括筛选条件（例如，“对于东北区域”）
• 不起作用（不支持）的内容：
  • 添加、删除或交换字段或维度
  • 修改或替换短语中的原始度量值

这些准则有助于确保验证的答案可靠触发，同时保留视觉对象及其逻辑的完整性。

局限性

有关全面的列表，请参阅 “为 AI 准备数据 ”。

• 在设置已验证答案的过程中应用的视觉（视觉、页面或报表级别）上的任何筛选器都应用于已验证答案的数据。
• 不支持穿透筛选器。
• 不支持交叉突出显示/交叉筛选。
• 切片器未包含在已验证答案的状态中（应用到报表上的切片器不会保留在已验证的答案中）。
• 如果已验证答案中的字段隐藏在模型中（视觉对象上没有入口点），则验证答案不起作用。
• 必须选择视觉对象才能在上下文菜单中启用设置体验（必须处于选定状态）。
• 已验证的答案不适用于包含报表度量值的视觉对象。
• 已验证的答案作为语义模型的一部分存储，因此作为使用该模型的下游项（报表）的响应呈现 Copilot 。
• 已验证答案中的视觉对象没有与报表页面上的视觉对象同步或附加。 设置已验证答案后，可以更改或删除报表上的视觉对象，而不会影响已验证的答案。
  • 这意味着要编辑现有的已验证答案，需要完成 AI 设置对话框，而不是视觉入口点（用于创建新的已验证答案）。
• 不支持的视觉对象类型
  • 新卡设计
  • 文本框视觉效果
  • 数据问答
  • AI 视觉对象
  • 关键影响因素
  • 使用 Copilot
  • 智能叙事（旧）
  • 分解树
  • 任何预测视觉对象（R 和 Python）
  • 自定义视觉对象
• 支持的模型类型：
  • 导入模型
  • DQ 模型
  • 复合模型（本地）
• GIT 修改（第三方工具）尚不能在桌面体验中同步，但更新显示在服务界面中。
• 已验证的答案尚不支持报告主题。
• 字段参数不适用于已验证的答案。
• 在创作情境中，触发短语可能会调用创作Copilot技能，例如 DAX 答案或页面创建。 这可能会影响质量测试。 在测试和禁用创建页面技能时，请确保使用技能选择器。
• 我们强烈建议每个已验证答案使用五到七个触发短语。
• 已验证的答案支持：
  • 每个模型 250 个已验证答案
  • 15 个触发器提示每个已验证的答案
  • 触发器提示的 500 个字符限制
  • 视觉对象大小（与报表视觉对象限制相同）

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