पावर बीआई में प्राकृतिक भाषा प्रश्नोत्तरी: प्रश्न पूछें, चार्ट प्राप्त करें

स्व-सेवा विश्लेषण का वादा हमेशा से यही रहा है: व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं को रिपोर्ट बनाने के लिए किसी डेवलपर की प्रतीक्षा किए बिना अपने स्वयं के प्रश्नों का उत्तर देने में सक्षम होना चाहिए। पावर बीआई की प्राकृतिक भाषा क्यू एंड ए (एनएल क्यू एंड ए) इस वादे को वास्तविकता के करीब लाती है - उपयोगकर्ता सादे अंग्रेजी (या 20+ समर्थित भाषाओं में से एक) में एक प्रश्न टाइप करते हैं और पावर बीआई एक विज़ुअलाइज़ेशन उत्पन्न करता है जो इसका उत्तर देता है।

"मुझे बार चार्ट के रूप में पिछले वर्ष की तीसरी तिमाही के लिए क्षेत्र के अनुसार बिक्री दिखाएं" Q3 की क्षेत्रीय बिक्री का एक बार चार्ट तैयार करता है। "पिछले महीने राजस्व के हिसाब से शीर्ष 10 ग्राहक कौन से थे?" राजस्व के आधार पर क्रमबद्ध ग्राहकों की एक तालिका दिखाता है। "पिछले वर्ष की तुलना में सकल मार्जिन में कैसे बदलाव आया?" दोनों श्रृंखलाओं के साथ एक लाइन चार्ट तैयार करता है।

यह मार्गदर्शिका बताती है कि एनएल क्यू एंड ए हुड के तहत कैसे काम करता है, बेहतर एनएल क्यू एंड ए प्रदर्शन के लिए अपने सिमेंटिक मॉडल को कैसे अनुकूलित करें, सीमाएं जो नियंत्रित करती हैं कि यह कहां काम करता है और कहां नहीं, और यह व्यापक पावर बीआई एआई एनालिटिक्स पारिस्थितिकी तंत्र के साथ कैसे एकीकृत होता है।

मुख्य बातें

Power BI Q&A AI भाषा मॉडल का उपयोग करके प्राकृतिक भाषा के प्रश्नों को DAX प्रश्नों में परिवर्तित करता है

Q&A अच्छी तरह से नामित तालिकाओं, स्तंभों और मापों के साथ सबसे अच्छा काम करता है - सिमेंटिक मॉडल गुणवत्ता सीधे Q&A गुणवत्ता निर्धारित करती है

समानार्थक शब्द प्रश्नोत्तर व्यवसाय शब्दावली सिखाते हैं जो तकनीकी क्षेत्र के नामों से भिन्न होती है

Power BI डेस्कटॉप में Q&A टूलिंग डेटा मॉडलर्स को यह देखने देती है कि Q&A किन प्रश्नों का उत्तर दे सकता है और कौन से नहीं

Q&A 20+ भाषाओं का समर्थन करता है, हालाँकि अंग्रेजी सबसे समृद्ध क्वेरी क्षमता प्रदान करती है

एम्बेडेड प्राकृतिक भाषा क्वेरी के लिए किसी भी पावर बीआई रिपोर्ट पेज पर प्रश्नोत्तर दृश्य जोड़ा जा सकता है

कॉर्टाना एकीकरण और स्मार्ट नैरेटिव्स एनएल क्षमताओं को इंटरैक्टिव प्रश्नोत्तर से आगे बढ़ाते हैं

सीमाएँ: Q&A गणना नहीं कर सकता, Q&A अवधारणा नहीं बना सकता, अस्पष्ट प्रश्नों को विश्वसनीय ढंग से संभाल नहीं सकता, या क्रॉस-डेटासेट क्वेरी निष्पादित नहीं कर सकता

प्राकृतिक भाषा प्रश्नोत्तर कैसे काम करता है

Power BI का NL Q&A इंजन उपयोगकर्ता के प्रश्न को कई चरणों के माध्यम से संसाधित करता है:

1. भाषाई विश्लेषण: प्रश्न को इसके अर्थ संबंधी घटकों में विभाजित किया गया है - इकाइयां (किन चीजों को संदर्भित किया जा रहा है), रिश्ते (वे चीजें कैसे संबंधित हैं), और इरादा (कौन सा ऑपरेशन करना है - गिनती, योग, तुलना, रैंक, फ़िल्टर, प्रवृत्ति)।

2. स्कीमा मिलान: पार्स की गई इकाइयों का मिलान सिमेंटिक मॉडल की तालिकाओं, स्तंभों और मापों से किया जाता है। "बिक्री" [Net Sales] नामक माप या Sales नामक तालिका से मेल खा सकती है। "पिछले महीने" को एक समयावधि के रूप में पहचाना जाता है और दिनांक फ़िल्टर में अनुवादित किया जाता है।

3. क्वेरी पीढ़ी: मिलान किए गए घटकों को DAX क्वेरी में इकट्ठा किया जाता है जो उपयोगकर्ता के इरादे को पकड़ लेता है। "पिछली तिमाही में देश का कुल राजस्व" बन गया:

EVALUATE
SUMMARIZECOLUMNS(
    Geography[Country],
    CALCULATETABLE(
        'Date'[Date],
        'Date'[Quarter] = 3,
        'Date'[Year] = YEAR(TODAY()) -- adjusted for "last quarter"
    ),
    "Revenue", [Net Revenue]
)

4. विज़ुअलाइज़ेशन चयन: Q&A क्वेरी संरचना के आधार पर सबसे उपयुक्त चार्ट प्रकार का चयन करता है। श्रेणियों में तुलना से बार चार्ट तैयार होते हैं। समय के साथ रुझान लाइन चार्ट तैयार करते हैं। रैंकिंग क्रमबद्ध बार चार्ट तैयार करती है। उपयोगकर्ता चार्ट प्रकार को प्रश्न में ("एक मानचित्र के रूप में," "एक पाई चार्ट के रूप में," "एक तालिका के रूप में") निर्दिष्ट करके ओवरराइड कर सकता है।

5. रेंडरिंग: चयनित विज़ुअलाइज़ेशन Q&A इंटरफ़ेस में प्रस्तुत होता है, जिसमें व्याख्या किए गए प्रश्न प्रदर्शित होते हैं ताकि उपयोगकर्ता देख सकें कि Q&A ने उनके प्रश्न को कैसे समझा।

सिमेंटिक मॉडल गुणवत्ता प्रश्नोत्तर गुणवत्ता निर्धारित करती है

प्रश्नोत्तरी प्रदर्शन में सबसे महत्वपूर्ण कारक सिमेंटिक मॉडल की गुणवत्ता है। प्रश्नोत्तरी केवल उन चीज़ों के बारे में प्रश्नों का उत्तर दे सकता है जिन्हें मॉडल स्पष्ट रूप से व्यक्त करता है।

तालिका और स्तंभ नाम साफ़ करें: cust_nm, txn_dt, और rev_amt जैसे स्तंभ नाम प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के लिए अपारदर्शी हैं। उनका नाम बदलकर Customer Name, Transaction Date, और Revenue Amount कर दें। Q&A इन नामों का सीधे इकाई मिलान में उपयोग करता है।

माप विवरण: प्रत्येक माप में एक विवरण होना चाहिए जो बताता है कि व्यावसायिक संदर्भ में वह क्या मापता है। Q&A इन विवरणों को अतिरिक्त मिलान संकेतों के रूप में उपयोग करता है।

तकनीकी कॉलम छुपाएं: प्रश्नोत्तर अनुभव बेहतर होता है जब उपयोगकर्ता केवल व्यवसाय-प्रासंगिक फ़ील्ड देखते हैं। रिपोर्ट दृश्य से तकनीकी कुंजियाँ (आईडी, विदेशी कुंजियाँ), आंतरिक फ़्लैग और स्टेजिंग कॉलम छिपाएँ। इससे उपयोगकर्ता के प्रश्न का व्यावसायिक माप के बजाय तकनीकी कॉलम से मिलान करने वाले प्रश्नोत्तरी की संभावना कम हो जाती है।

दिनांक तालिका को चिह्नित करें: पावर बीआई डेस्कटॉप में → टेबल टूल्स → दिनांक तालिका के रूप में चिह्नित करें। यह Q&A को समय-सापेक्ष प्रश्नों ("पिछले वर्ष," "इस महीने," "Q3") को पहचानने और उन्हें दिनांक फ़िल्टर में सही ढंग से अनुवाद करने में सक्षम बनाता है।

मुख्य शब्दों के लिए समानार्थक शब्द परिभाषित करें: व्यावसायिक उपयोगकर्ता अक्सर मॉडल में फ़ील्ड नामों की तुलना में भिन्न शब्दावली का उपयोग करते हैं। नीचे समानार्थी शब्द अनुभाग देखें।

समानार्थक शब्द विन्यस्त करना

पर्यायवाची प्रश्नोत्तरी को आपके संगठन द्वारा उपयोग की जाने वाली व्यावसायिक शब्दावली सिखाते हैं। समानार्थक शब्द के बिना, प्रश्नोत्तरी को उपयोगकर्ता के प्रश्नों का मॉडल में सटीक फ़ील्ड नामों से मिलान करना चाहिए - जो अक्सर लोगों के व्यवसाय के बारे में वास्तव में बात करने के तरीके से मेल नहीं खाता है।

पावर बीआई डेस्कटॉप में समानार्थी शब्द जोड़ना:

होम → प्रश्न एवं उत्तर सेटअप → समानार्थक शब्द (या डेटा पैनल से प्रश्न एवं उत्तर सेटअप का चयन करें)

पर्यायवाची पैनल मॉडल में प्रत्येक तालिका, कॉलम और माप दिखाता है। प्रत्येक आइटम के लिए, आप समानार्थक शब्द जोड़ सकते हैं जिन्हें Q&A उस आइटम को संदर्भित करने के वैकल्पिक तरीकों के रूप में पहचानेगा।

उदाहरण:

मॉडल का नाम	जोड़ने के समानार्थक शब्द
शुद्ध राजस्व	राजस्व, बिक्री, आय, शीर्ष पंक्ति, शुद्ध बिक्री
सकल लाभ	सकल मार्जिन, जीपी, ओवरहेड से पहले लाभ
ग्राहक	ग्राहक, खाता, खरीदार
ऑर्डर दिनांक	खरीद की तारीख, लेन-देन की तारीख, बिक्री की तारीख
डिमप्रोडक्ट	उत्पाद, आइटम, SKU, उत्पाद सूची
उत्पाद श्रेणी	श्रेणी, विभाग, उत्पाद लाइन, खंड

मापों के पर्यायवाची शब्द विशेष रूप से मूल्यवान हैं - व्यावसायिक उपयोगकर्ता अक्सर बोलचाल के शब्दों का उपयोग करते हैं ("हमने कितने सौदे बंद किए?" [Closed Opportunities] के मानचित्र) जिनका माप नाम से कोई शाब्दिक समानता नहीं है।

डोमेन-विशिष्ट शब्दावली: चिकित्सा संगठन नैदानिक शब्दावली जोड़ते हैं। वित्तीय सेवा कंपनियाँ उद्योग-विशिष्ट मीट्रिक नाम (एयूएम, एनएवी, व्यय अनुपात) जोड़ती हैं। विनिर्माण कंपनियाँ उत्पादन शब्दावली (उपज, थ्रूपुट, स्क्रैप दर) जोड़ती हैं।

रिपोर्ट में प्रश्नोत्तर दृश्य

Q&A विज़ुअल को किसी भी Power BI रिपोर्ट पेज में एम्बेड किया जा सकता है, जिससे उपयोगकर्ताओं को पारंपरिक इंटरैक्टिव विज़ुअल के साथ-साथ एक प्राकृतिक भाषा इंटरफ़ेस मिलता है।

प्रश्नोत्तर दृश्य जोड़ना: Power BI डेस्कटॉप में, सम्मिलित करें → Q&A विज़ुअल। आकार बदलें और इसे रिपोर्ट पृष्ठ पर रखें। वैकल्पिक रूप से एक डिफ़ॉल्ट प्रश्न को पूर्व-पॉप्युलेट करें ताकि विज़ुअल खाली संकेत के बजाय एक उपयोगी चार्ट के साथ लोड हो।

सुझाए गए प्रश्न: सुझाए गए प्रश्नों को कॉन्फ़िगर करें जो प्रश्नोत्तर दृश्य में क्लिक करने योग्य संकेतों के रूप में दिखाई देते हैं। ये कम अनुभवी उपयोगकर्ताओं को उन प्रश्नों के प्रकारों के बारे में मार्गदर्शन करते हैं जिन्हें Q&A अच्छी तरह संभालता है। प्रश्नोत्तर सेटअप में कॉन्फ़िगर करें → सुझाए गए प्रश्न।

प्रश्नोत्तर परिणामों को विज़ुअल में परिवर्तित करना: जब किसी उपयोगकर्ता को उपयोगी प्रश्नोत्तर उत्तर मिलता है, तो वे "इस परिणाम को विज़ुअल में बदलें" पर क्लिक कर सकते हैं - प्रश्नोत्तर विज़ुअलाइज़ेशन को एक मानक पावर बीआई विज़ुअल में परिवर्तित कर सकते हैं जिसे वे व्यक्तिगत बुकमार्क में जोड़ सकते हैं या डेवलपर से इसे स्थायी बनाने के लिए कह सकते हैं।

डैशबोर्ड में एम्बेडिंग: पावर बीआई डैशबोर्ड पर (रिपोर्ट के विपरीत), क्यू एंड ए मूल रूप से शीर्ष बार में उपलब्ध है। उपयोगकर्ता "अपने डेटा के बारे में एक प्रश्न पूछें" पर क्लिक करते हैं और अंतर्निहित डेटासेट पर सवाल उठाते हैं।

प्रश्नोत्तर टूलींग: परीक्षण और कवरेज में सुधार

पावर बीआई डेस्कटॉप में क्यू एंड ए टूलिंग शामिल है जो डेटा मॉडलर्स को यह समझने में मदद करती है कि क्यू एंड ए कौन से प्रश्नों को संभाल सकता है और कहां संघर्ष करता है।

Q&A परीक्षण उपकरण: परीक्षण इंटरफ़ेस में प्रश्न दर्ज करें और देखें कि Q&A उनकी व्याख्या कैसे करता है। उपकरण दिखाता है:

प्रश्न के प्रत्येक भाग से कौन से फ़ील्ड का मिलान किया गया था
मैच आत्मविश्वासपूर्ण था या अनिश्चित
DAX क्वेरी उत्पन्न हुई
परिणामी विज़ुअलाइज़ेशन

सुझाए गए प्रश्नों की समीक्षा करें: प्रश्न एवं उत्तर स्वचालित रूप से मॉडल संरचना के आधार पर प्रश्न सुझाता है। यह समझने के लिए इनकी समीक्षा करें कि Q&A क्या सोचता है कि उपयोगकर्ता क्या पूछेंगे - और क्या वे प्रश्न सही परिणाम देते हैं।

प्रश्नोत्तर सिखाएं: जब कोई प्रश्न गलत परिणाम देता है, तो "प्रश्नोत्तर सिखाएं" वर्कफ़्लो आपको व्याख्या को सही करने की अनुमति देता है। आप निर्दिष्ट करते हैं कि प्रश्न के प्रत्येक भाग से कौन से फ़ील्ड का मिलान किया जाना चाहिए, और Q&A भविष्य के सत्रों के लिए इस सुधार से सीखता है।

प्रश्न-से-उत्तर कवरेज परीक्षण: एक व्यावहारिक दृष्टिकोण यह है कि 20-30 प्रश्नों की एक सूची संकलित करें जो आपके उपयोगकर्ता पूछ सकते हैं, उन्हें प्रश्नोत्तर परीक्षण उपकरण के माध्यम से चलाएं, और 5-10 की पहचान करें जो खराब परिणाम देते हैं। उन्हें ठीक करना (समानार्थी शब्द, नाम बदलना या मॉडल परिवर्तन के माध्यम से) वास्तविक उपयोगकर्ताओं के लिए प्रश्नोत्तर अनुभव में नाटकीय रूप से सुधार करता है।

समर्थित भाषाएँ

Power BI Q&A 20+ भाषाओं में प्राकृतिक भाषा प्रश्नों का समर्थन करता है:

अंग्रेजी, जर्मन, स्पेनिश, फ्रेंच, इतालवी, पुर्तगाली, डच, स्वीडिश, डेनिश, नॉर्वेजियन, फिनिश, चीनी (सरलीकृत और पारंपरिक), जापानी, कोरियाई, अरबी, तुर्की, रूसी, पोलिश और चेक।

भाषा की गुणवत्ता अलग-अलग होती है: अंग्रेजी सबसे समृद्ध प्रश्नोत्तर क्षमता प्रदान करती है - माइक्रोसॉफ्ट का एनएल क्यूएंडए इंजन अंग्रेजी में सबसे अच्छी तरह से प्रशिक्षित है। अन्य भाषाएँ सामान्य पैटर्न को अच्छी तरह से संभालती हैं लेकिन जटिल अस्थायी संदर्भों, उद्योग-विशिष्ट शब्दावली, या अस्पष्ट वाक्यांशों के साथ संघर्ष कर सकती हैं।

बहुभाषी मॉडल: यदि आपका मॉडल कई भाषाओं में उपयोगकर्ताओं को सेवा प्रदान करता है, तो प्रत्येक समर्थित भाषा में समानार्थी शब्द जोड़ने पर विचार करें। एक जर्मन उपयोगकर्ता जो "उमसत्ज़ नच क्षेत्र" (क्षेत्र के अनुसार राजस्व) टाइप करता है, उसे राजस्व माप के पर्याय के रूप में Umsatz और भूगोल क्षेत्र के पर्याय के रूप में Region की आवश्यकता होती है।

स्मार्ट आख्यान: स्वचालित पाठ स्पष्टीकरण

पावर बीआई का स्मार्ट नैरेटिव विज़ुअल डेटा जो दिखाता है, उसके स्वचालित रूप से उत्पन्न टेक्स्ट स्पष्टीकरण के साथ प्रश्नोत्तर को पूरक करता है। उपयोगकर्ता द्वारा प्रश्न पूछने के बजाय, स्मार्ट नैरेटिव्स सक्रिय रूप से प्राकृतिक भाषा में रुझानों, विसंगतियों और प्रमुख निष्कर्षों की व्याख्या करता है।

एक रिपोर्ट पेज पर एक स्मार्ट नैरेटिव विज़ुअल जोड़ने से एक टेक्स्ट ब्लॉक उत्पन्न होता है जो पेज पर अन्य विज़ुअल से मुख्य अंतर्दृष्टि का वर्णन करता है। जैसे ही उपयोगकर्ता स्लाइसर के साथ फ़िल्टर करते हैं, फ़िल्टर किए गए दृश्य का वर्णन करने के लिए कथा अपडेट हो जाती है।

उपयोग के मामले:

स्वचालित रूप से वर्णन करें कि पिछली अवधि के बाद से डेटा में क्या बदलाव आया है
बताएं कि चार्ट वही क्यों दिखाता है जो वह दिखाता है
सबसे महत्वपूर्ण डेटा बिंदुओं को उपयोगकर्ता द्वारा पहचाने बिना उन्हें प्रदर्शित करें
कार्यकारी डैशबोर्ड के लिए रिपोर्ट कमेंट्री तैयार करें

कस्टम आख्यान रिपोर्ट डेवलपर्स को डायनामिक वैल्यू प्लेसहोल्डर्स के साथ टेम्पलेट टेक्स्ट लिखने की अनुमति देते हैं - टेक्स्ट संरचना लिखी जाती है, लेकिन मान डेटा के साथ अपडेट होते हैं:

Revenue was [Revenue Measure] in [Period], representing a [Growth %]
[increase/decrease] compared to [Prior Period Revenue] in [Prior Period].

सीमाएँ और प्रश्नोत्तर का उपयोग कब नहीं करना चाहिए

प्राकृतिक भाषा प्रश्नोत्तर एक शक्तिशाली उपकरण है, लेकिन इसकी वास्तविक सीमाएँ हैं जो यथार्थवादी अपेक्षाएँ निर्धारित करती हैं।

प्रश्नोत्तर नहीं हो सकता:

ऐसी गणनाएँ करें जिनकी कल्पना प्राकृतिक भाषा (जटिल DAX अभिव्यक्ति, सांख्यिकीय मॉडलिंग) से नहीं की जा सकती
कनेक्टेड डेटासेट में नहीं मौजूद डेटा के बारे में प्रश्नों के उत्तर दें (यह इंटरनेट या बाहरी स्रोतों पर खोज नहीं कर सकता)
अत्यधिक अस्पष्ट प्रश्नों को विश्वसनीय रूप से संभालें ("मुझे हमारी सबसे अच्छी चीजें दिखाएं" बहुत अस्पष्ट है)
पिछले प्रश्नों के संदर्भ की आवश्यकता वाले प्रश्नों को निष्पादित करें (इसमें प्रश्नों के बीच कोई वार्तालाप स्मृति नहीं है)
मॉडल में परिभाषित क्रॉस-डेटासेट संबंधों के बिना एकाधिक डेटासेट से जुड़े प्रश्नों के उत्तर दें

प्रश्न एवं उत्तर को इससे संघर्ष करना पड़ता है:

संगठन-विशिष्ट संक्षिप्ताक्षर और संक्षिप्तीकरण पर्यायवाची के रूप में नहीं जोड़े गए
कई शर्तों के साथ बहुत लंबे, जटिल प्रश्न
व्युत्पन्न मेट्रिक्स के बारे में प्रश्न उपायों के रूप में परिभाषित नहीं हैं (यह प्राकृतिक भाषा से जटिल गणनाओं का अनुमान नहीं लगाएगा)
दिनांक गणना सापेक्ष अवधियों की तुलना में अधिक जटिल है (उदाहरण के लिए, "वर्तमान अपूर्ण तिमाही को छोड़कर पिछली 3 वित्तीय तिमाहियाँ")

Q&A किसके लिए डिज़ाइन किया गया है: व्यावसायिक उपयोगकर्ता जो जानते हैं कि वे किस प्रश्न का उत्तर देना चाहते हैं, लेकिन यह नहीं जानते कि पूर्व-निर्मित रिपोर्ट में इसे कैसे खोजा जाए। पावर उपयोगकर्ता जो रिपोर्ट बनाए बिना डेटा का शीघ्रता से अन्वेषण करना चाहते हैं। अधिकारी जो विशिष्ट नंबरों की जाँच के लिए एक प्राकृतिक इंटरफ़ेस चाहते हैं।

इसके बजाय किसे पूर्व-निर्मित रिपोर्ट का उपयोग करना चाहिए: वे उपयोगकर्ता जो बार-बार एक ही प्रश्न पूछते हैं (उनके लिए एक रिपोर्ट बनाते हैं), वे उपयोगकर्ता जिन्हें सटीक दृश्य विशिष्टताओं की आवश्यकता होती है (Q&A के स्वत:-चयनित चार्ट शासन आवश्यकताओं से मेल नहीं खा सकते हैं), और वे उपयोगकर्ता जिन्हें कई संबंधित प्रश्नों के बीच क्रॉस-फ़िल्टर करने की आवश्यकता होती है (मानक इंटरैक्टिव रिपोर्ट बेहतर है)।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

क्या Power BI Q&A सभी डेटा स्रोतों के साथ काम करता है?

Power BI Q&A आयात मोड डेटासेट (सबसे आम और सबसे अच्छा समर्थित) के साथ काम करता है। यह DirectQuery डेटासेट के साथ भी काम करता है, हालांकि प्रदर्शन धीमा हो सकता है क्योंकि प्रत्येक Q&A प्रश्न एक लाइव डेटाबेस क्वेरी उत्पन्न करता है। Q&A मल्टी-सोर्स कंपोजिट मॉडल के साथ काम नहीं करता है, जहां प्रश्न को कई DirectQuery स्रोतों तक फैलाना होगा। यदि कनेक्टेड मॉडल अच्छी तरह से कॉन्फ़िगर किया गया है, तो Azure विश्लेषण सेवाओं या Power BI डेटासेट से लाइव कनेक्शन Q&A का समर्थन करता है।

मैं अपने संगठन की शब्दावली के लिए प्रश्नोत्तरी से सही परिणाम कैसे प्राप्त करूं?

प्राथमिक तंत्र पर्यायवाची है - सिमेंटिक मॉडल में संबंधित क्षेत्रों और उपायों के लिए अपने संगठन की व्यावसायिक शब्दावली को पर्यायवाची के रूप में जोड़ें। इसके अतिरिक्त: तकनीकी कॉलम नामों को व्यवसाय-अनुकूल नामों में बदलें, अप्रासंगिक तकनीकी क्षेत्रों को छिपाएं, दिनांक तालिका को चिह्नित करें, और विशिष्ट गलत व्याख्याओं को सही करने के लिए प्रश्नोत्तर के शिक्षण उपकरण का उपयोग करें। 20 वास्तविक उपयोगकर्ता प्रश्नों के नमूने के साथ प्रश्नोत्तर का परीक्षण करना और विफलताओं को ठीक करना उच्च गुणवत्ता वाले प्रश्नोत्तर अनुभव के लिए सबसे कुशल मार्ग है।

क्या Power BI Q&A एकाधिक तालिकाओं के बारे में प्रश्नों का उत्तर दे सकता है?

हाँ। Q&A ऐसे प्रश्न तैयार कर सकता है जो सिमेंटिक मॉडल में कई संबंधित तालिकाओं को फैलाते हैं। "ग्राहक श्रेणी के अनुसार कुल बिक्री" जैसा प्रश्न मॉडल के परिभाषित संबंध के माध्यम से बिक्री तथ्य तालिका को ग्राहक आयाम से जोड़ सकता है। Q&A एकल-चरण संबंधों को अच्छी तरह से संभालता है; यदि मॉडल के संबंध अस्पष्ट हैं तो जटिल मल्टी-हॉप संबंध पथ गलत परिणाम दे सकते हैं।

क्या Q&A Power BI रिपोर्ट सर्वर (ऑन-प्रिमाइसेस) में उपलब्ध है?

Power BI Q&A मुख्य रूप से एक Power BI सेवा (क्लाउड) सुविधा है। पावर बीआई रिपोर्ट सर्वर (ऑन-प्रिमाइसेस संस्करण) क्यू एंड ए कार्यक्षमता के सबसेट का समर्थन करता है लेकिन इसमें क्लाउड सेवा में उपलब्ध पूर्ण एनएल प्रोसेसिंग शामिल नहीं है। ऑन-प्रिमाइसेस परिनियोजन की आवश्यकता वाले संगठनों को यह मूल्यांकन करना चाहिए कि उनके रिपोर्ट सर्वर संस्करण में कौन सी Q&A सुविधाएँ उपलब्ध हैं।

पावर बीआई क्यू एंड ए की तुलना पावर बीआई के लिए माइक्रोसॉफ्ट कोपायलट से कैसे की जाती है?

Power BI Q&A डेटा मॉडल से सीधे क्वेरी करने, चार्ट और तालिकाएँ बनाने के लिए प्राकृतिक भाषा का उपयोग करता है। पावर बीआई (फैब्रिक में उपलब्ध) के लिए माइक्रोसॉफ्ट कोपायलट आगे बढ़ता है - यह रिपोर्ट पेज तैयार कर सकता है, डीएएक्स उपाय लिख सकता है, टेक्स्ट में रिपोर्ट अंतर्दृष्टि को सारांशित कर सकता है, और केवल डेटा के बजाय रिपोर्ट के बारे में सवालों के जवाब दे सकता है। अधिक सक्षम संवादात्मक इंटरफ़ेस के लिए कोपिलॉट बड़े भाषा मॉडल (जीपीटी -4 वर्ग) का उपयोग करता है, जबकि क्यू एंड ए डेटा प्रश्नों के लिए अनुकूलित अधिक बाधित एनएल प्रोसेसिंग इंजन का उपयोग करता है। कोपायलट को माइक्रोसॉफ्ट फैब्रिक की आवश्यकता है और यह समर्थित क्षेत्रों में उपलब्ध है।

अगले चरण

प्राकृतिक भाषा Q&A तब सबसे अच्छा काम करता है जब यह स्पष्ट फ़ील्ड नाम, व्यापक समानार्थक शब्द और उचित रूप से चिह्नित दिनांक तालिकाओं के साथ एक अच्छी तरह से डिज़ाइन किए गए सिमेंटिक मॉडल पर बनाया गया हो। प्रौद्योगिकी शक्तिशाली है, लेकिन उपयोगकर्ता अनुभव अंतर्निहित डेटा मॉडल गुणवत्ता पर काफी हद तक निर्भर करता है।

ECOSIRE की पावर बीआई एआई एनालिटिक्स सेवाएं में क्यू एंड ए कॉन्फ़िगरेशन, पर्यायवाची विकास और स्मार्ट नैरेटिव्स, एनोमली डिटेक्शन और माइक्रोसॉफ्ट कोपायलट सहित पावर बीआई एआई सुविधाओं का एकीकरण शामिल है। अपने सिमेंटिक मॉडल की प्रश्नोत्तरी तैयारी का आकलन करने और अपने उपयोगकर्ताओं के लिए एक अनुकूलित प्राकृतिक भाषा अनुभव लागू करने के लिए हमसे संपर्क करें।

Natural Language Q&A in Power BI: Ask Questions, Get Charts