製品ドキュメント

DataFact ワークフローの概要

DataFact は、作業を 5 つの接続された段階に編成します。ソースマテリアルを接続し、再利用可能な MemoryLake リソースに変換し、ビジネス知識を追加し、AI アプリケーションでそれらのリソースを使用し、結果を評価します。

すべてのタスクにすべてのステージが必要なわけではありません。ソースと必要な出力に一致する最短のパスから始めます。

flowchart TD
    A["ドキュメントまたはデータベースを接続します"] --> B["MemoryLake リソースをビルド: データセット、Documents (Lite)、または Documents (Excel)"]
    B --> C["データセットの知識または分析モデルを使用して知識をモデル化します"]
    C --> D["エージェント、AI Reports、またはチャネルを使用して AI アプリケーションを構築します"]
    D --> E["フィードバック、Q&A Management または Test Setsを使用して評価および改善します"]
    E -. "Improve knowledge and configuration" .-> C

可用性

表示されるエントリは、ワークスペースで使用できる機能と、それらを使用する権限によって異なります。ここに記載されているエントリが表示されない場合は、別の利用可能なワークフローを使用するか、DataFact ワークスペースの担当者にどのパスを使用するかを尋ねてください。

1. ソースマテリアルを接続する

接続は、エージェントがどのように使用すべきかを定義せずに、ソースマテリアルを DataFact に取り込みます。

Document Library を使用して、後でドキュメントメモリに追加できるファイルをアップロードして整理します。
Databases を使用して、データベース接続を作成してテストし、そのスキーマと表を調べます。

この段階の終わりに、DataFact はソースに到達できます。ソースは、すべての分析または質問に答えるワークフローに対して自動的に準備ができているわけではありません。

2. MemoryLakeをビルドする

MemoryLake は、接続されたマテリアルを AI アプリケーションで使用できるリソースに変換します。

リソース	いつ選択するか…	典型的なソース
Datasets	構造化データベースデータを分析したいとします。	データベース接続
Documents (Lite)	構成可能なチャンクを使用したインデックス付きドキュメントの検索が必要です。	Document Libraryからのファイル
Documents (Excel)	スプレッドシート指向のドキュメントとワークシートを操作したいと考えています。	サポートされている表形式のファイル

元のファイル拡張子だけでなく、ソースの構造と実行するタスクによってリソースを選択します。

3. モデル知識

知識は、DataFact の言語とビジネスのルールを使用してソース資料を解釈するのに役立ちます。

データセットの場合、ビジネスエンティティ、関係、ビジネス知識、一般知識、最適化の例などの知識を維持できます。互換性のある分析モデルがデータセットにバインドされると、そのモデルがそのデータセットの分析パスになります。データセット自身の知識は表示されたままですが、読み取り専用になる可能性があります。

分析モデルは、バージョン管理された知識の構築を追加します。完成版は使用するために選択できますが、まだビルド中または失敗したバージョンは、完了したバージョンとして編集できません。

4. AI アプリケーションを構築する

AI アプリケーションは、準備されたデータと知識を使用する方法を人々に提供します。

Agents は、質問と結果のための会話ワークスペースを提供します。
AI Reports テンプレートと選択したスプレッドシートのコンテンツを使用して、機能が利用可能な構造化レポートを要求します。
Channels 機能が利用可能なサポートされているメッセージング先にエージェントを発行します。

アプリケーションは、利用できないソースにアクセスできません。その回答と出力は、それに接続されているリソースと、現在のユーザーが利用できるアクセスに依存します。

5. 評価して改善する

評価により、実際の使用法が次の改善の証拠になります。

フィードバックフィードバックコントロールが利用可能な場合、ユーザーによる回答の評価が記録されます。
Q&A Management は、目に見える質問とフィードバックの記録を確認するのに役立ちます。
Test Sets は、再利用可能な質問を実行して、変更後に結果を比較できるようにします。

評価は自動的により良い答えを保証するものではありません。調査結果を使用して、知識またはアプリケーションの構成を修正してから、関連する質問を再度実行します。

開始パスを選択する

あなたの目標	皮切りに	に進みます
既存のエージェントに質問します	利用可能なエージェントを開きます	最初の回答を得る
データベースデータを分析します	データベース	データセット → 知識または分析モデル → エージェント
ドキュメントからの質問に答えます	Document Library	Documents (Lite) → エージェント
スプレッドシートの内容を分析します	Documents (Excel)	エージェントまたは AI Reports、可用性に応じて
変更後の品質を確認してください	Test Sets	結果を確認し、知識またはアプリケーションの構成を修正します