Power BI'da Doğal Dil Soru-Cevap: Soru Sor, Grafik Al

Self-servis analitiğin vaadi her zaman şu olmuştur: iş kullanıcıları, bir geliştiricinin rapor oluşturmasını beklemeden kendi sorularını yanıtlayabilmelidir. Power BI'ın Doğal Dil Soru-Cevap (NL Soru-Cevap) özelliği bu vaadi gerçeğe yaklaştırıyor; kullanıcılar düz İngilizce (veya desteklenen 20'den fazla dilden birinde) bir soru yazıyor ve Power BI bu soruyu yanıtlayan bir görselleştirme oluşturuyor.

"Geçen yılın 3. çeyreğine ait bölgelere göre satışları çubuk grafik olarak göster" seçeneği, 3. çeyrek bölgesel satışlarının bir çubuk grafiğini oluşturur. "Geçen ay gelir açısından ilk 10 müşteri neydi?" gelire göre sıralanmış bir müşteri tablosu gösterir. "Brüt kar marjı geçen yıla göre nasıl değişti?" her iki seriyi de içeren bir çizgi grafiği oluşturur.

Bu kılavuz, NL Soru-Cevap bölümünün nasıl çalıştığını, anlamsal modelinizi daha iyi NL Soru-Cevap performansı için nasıl optimize edebileceğinizi, nerede çalışıp nerede çalışmadığını belirleyen sınırlamaları ve daha geniş Power BI AI analiz ekosistemiyle nasıl bütünleşeceğini kapsar.

Önemli Çıkarımlar

• Power BI Soru-Cevap, yapay zeka dil modelini kullanarak doğal dil sorularını DAX sorgularına dönüştürür
• Soru-Cevap, iyi adlandırılmış tablolar, sütunlar ve ölçümlerle en iyi şekilde çalışır; anlamsal model kalitesi, Soru-Cevap kalitesini doğrudan belirler
• Eş anlamlılar, teknik alan adlarından farklı olan Soru-Cevap iş terminolojisini öğretir
• Power BI Desktop'taki Soru-Cevap aracı, veri modelleyicilerin Soru-Cevap'ın hangi soruları yanıtlayıp yanıtlayamayacağını görmesine olanak tanır
• Soru-Cevap 20'den fazla dili destekler, ancak İngilizce en zengin sorgulama yeteneğini sağlar
• Yerleşik doğal dil sorgulaması için herhangi bir Power BI rapor sayfasına Soru-Cevap görseli eklenebilir
• Cortana entegrasyonu ve Akıllı Anlatılar, NL yeteneklerini etkileşimli Soru-Cevap'ın ötesine taşıyor
• Sınırlamalar: Soru-Cevap hesaplamaları gerçekleştiremez Soru-Cevap kavramsallaştıramaz, belirsiz soruları güvenilir bir şekilde ele alamaz veya çapraz veri kümesi sorgularını yürütemez

---

Doğal Dilde Soru-Cevap Nasıl Çalışır?

Power BI'ın NL Soru-Cevap motoru, kullanıcının sorusunu birkaç adımda işler:

1. Dilsel analiz: Soru anlamsal bileşenlerine ayrıştırılır: varlıklar (hangi şeylere referans veriliyor), ilişkiler (bu şeyler nasıl ilişkilidir) ve amaç (hangi işlemin gerçekleştirileceği - sayma, toplama, karşılaştırma, sıralama, filtreleme, eğilim).

2. Şema eşleştirme: Ayrıştırılan varlıklar anlamsal modelin tabloları, sütunları ve hesaplamalarıyla eşleştirilir. "Satışlar", [Net Sales] adlı bir ölçüyle veya Sales adlı bir tabloyla eşleşebilir. "Geçen ay" bir zaman dilimi olarak tanınır ve bir tarih filtresine çevrilir.

3. Sorgu oluşturma: Eşleşen bileşenler, kullanıcının amacını yakalayan bir DAX sorgusunda birleştirilir. "Son çeyrekte ülkeye göre toplam gelir" şu şekilde olur:

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

4. Görselleştirme seçimi: Soru-Cevap, sorgu yapısına göre en uygun grafik türünü seçer. Kategoriler arasındaki karşılaştırmalar çubuk grafikler oluşturur. Zaman içindeki eğilimler çizgi grafikleri oluşturur. Sıralamalar sıralanmış çubuk grafikler üretir. Kullanıcı, soruda belirterek grafik türünü geçersiz kılabilir ("harita olarak", "pasta grafik olarak", "tablo olarak").

5. Oluşturma: Seçilen görselleştirme, Soru-Cevap arayüzünde oluşturulur ve yorumlanan soru görüntülenir, böylece kullanıcılar Soru-Cevap sorularını nasıl anladıklarını görebilir.

---

Anlamsal Model Kalitesi Soru-Cevap Kalitesini Belirler

Soru-Cevap performansındaki en önemli faktör anlamsal modelin kalitesidir. Soru-Cevap yalnızca modelin açıkça ifade ettiği şeylerle ilgili soruları yanıtlayabilir.

Tablo ve sütun adlarını temizle: cust_nm, txn_dt ve rev_amt gibi sütun adları, doğal dil işleme açısından opaktır. Bunları Customer Name, Transaction Date ve Revenue Amount olarak yeniden adlandırın. Soru-Cevap bu adları doğrudan varlık eşleştirmede kullanır.

Ölçüm açıklamaları: Her önlemin, iş açısından neyi ölçtüğünü açıklayan bir açıklaması olmalıdır. Soru-Cevap, bu açıklamaları ek eşleştirme sinyalleri olarak kullanır.

Teknik sütunları gizle: Kullanıcılar yalnızca işle alakalı alanları gördüğünde Soru-Cevap deneyimi daha iyi olur. Rapor görünümünde teknik anahtarları (kimlikler, yabancı anahtarlar), dahili bayrakları ve hazırlama sütunlarını gizleyin. Bu, bir kullanıcının sorusunu bir iş ölçüsü yerine teknik bir sütunla eşleştiren Soru-Cevap şansını azaltır.

Tarih tablosunu işaretleyin: Power BI Desktop'ta → Tablo araçları → Tarih tablosu olarak işaretle. Bu, Soru-Cevap bölümünün zamana bağlı soruları ("geçen yıl", "bu ay", "3. Çeyrek") tanımasını ve bunları tarih filtrelerine doğru şekilde çevirmesini sağlar.

Anahtar terimlerin eşanlamlılarını tanımlayın: İş kullanıcıları genellikle modeldeki alan adlarından farklı terminoloji kullanır. Aşağıdaki eşanlamlılar bölümüne bakın.

---

Eş Anlamlıları Yapılandırma

Eş anlamlılar, kuruluşunuzun kullandığı iş sözcüklerini Soru-Cevap olarak öğretir. Eşanlamlılar olmadan Soru-Cevap bölümünün kullanıcı sorularını modeldeki alan adlarıyla tam olarak eşleştirmesi gerekir; bu da çoğu zaman insanların iş hakkında gerçekte nasıl konuştuklarıyla eşleşmez.

Power BI Desktop'a eş anlamlı sözcükler ekleme:

Ana Sayfa → Soru-Cevap Kurulumu → Eş Anlamlılar (veya Veri panelinden Soru-Cevap Kurulumu'nu seçin)

Eş anlamlılar paneli modeldeki her tabloyu, sütunu ve hesaplamayı gösterir. Her öğe için, Soru-Cevap bölümünün o öğeye gönderme yapmanın alternatif yolları olarak tanıyacağı eşanlamlıları ekleyebilirsiniz.

Örnekler:

Ölçümlerin eşanlamlıları özellikle değerlidir — İş kullanıcıları genellikle ölçü adıyla metinsel olarak hiçbir benzerlik göstermeyen günlük konuşma dilindeki terimleri ("kaç anlaşma kapattık?" [Closed Opportunities] ile eşleşir) kullanır.

Alana özel kelime dağarcığı: Tıbbi kuruluşlar klinik terminoloji ekler. Finansal hizmet firmaları sektöre özel metrik adları ekler (AUM, NAV, gider oranı). İmalat şirketleri üretim terminolojisini (verim, verim, hurda oranı) ekler.

---

Raporlarda Soru-Cevap Görseli

Soru-Cevap görseli herhangi bir Power BI rapor sayfasına yerleştirilebilir ve kullanıcılara geleneksel etkileşimli görsellerin yanı sıra doğal bir dil arayüzü sunar.

Soru-Cevap görselinin eklenmesi: Power BI Desktop'ta Ekle → Soru-Cevap görseli. Yeniden boyutlandırın ve rapor sayfasına yerleştirin. İsteğe bağlı olarak varsayılan soruyu önceden doldurarak görselin boş bir bilgi istemi yerine yararlı bir grafikle yüklenmesini sağlayın.

Önerilen sorular: Soru-Cevap görselinde tıklanabilir istemler olarak görünen önerilen soruları yapılandırın. Bunlar, daha az deneyimli kullanıcıları Soru-Cevap bölümünün iyi ele aldığı soru türlerine yönlendirir. Soru-Cevap Kurulumu → Önerilen sorular bölümünde yapılandırın.

Soru-Cevap sonuçlarını görsellere dönüştürme: Kullanıcı yararlı bir Soru-Cevap yanıtı aldığında, "Bu sonucu görsele dönüştür" seçeneğini tıklayabilir; böylece Soru-Cevap görselleştirmesi, kişisel yer işaretine ekleyebileceği veya geliştiriciden kalıcı hale getirmesini isteyebileceği standart bir Power BI görseline dönüştürülür.

Panolara yerleştirme: Power BI panosunda (rapor yerine) Soru-Cevap üst çubukta yerel olarak mevcuttur. Kullanıcılar "Verileriniz hakkında bir soru sorun" seçeneğini tıklar ve temel veri kümesini sorgular.

---

Soru-Cevap Araçları: Kapsamı Test Etme ve İyileştirme

Power BI Desktop, veri modelleyicilerin Soru-Cevap'ın hangi soruları çözebileceğini ve nerede sorun yaşadığını anlamalarına yardımcı olan Soru-Cevap araçlarını içerir.

Soru-Cevap test aracı: Test arayüzüne sorular girin ve Soru-Cevap'ın bunları nasıl yorumladığını görün. Araç şunları gösterir:

• Sorunun her bir bölümüyle hangi alanlar eşleştirildi?
• Maçın kendinden emin mi yoksa belirsiz mi olduğu
• Oluşturulan DAX sorgusu
• Ortaya çıkan görselleştirme

Önerilen soruları inceleyin: Soru-Cevap, model yapısına göre otomatik olarak soru önerir. Soru-Cevap bölümünün kullanıcıların ne soracağını düşündüğünü ve bu soruların doğru sonuçlar üretip üretmediğini anlamak için bunları inceleyin.

Soru-Cevap Öğretme: Bir soru yanlış sonuç verdiğinde, "Soru-Cevap Öğretme" iş akışı yorumu düzeltmenize olanak tanır. Sorunun her bir bölümüyle hangi alanların eşleştirilmesi gerektiğini belirtirsiniz ve Soru-Cevap, gelecek oturumlar için bu düzeltmeden ders alır.

Soru-cevap kapsam testi: Pratik bir yaklaşım, kullanıcılarınızın sorabileceği 20-30 sorudan oluşan bir liste hazırlamak, bunları Soru-Cevap test aracında çalıştırmak ve kötü sonuçlar üreten 5-10 soruyu belirlemektir. Bunları düzeltmek (eş anlamlılar, yeniden adlandırma veya model değişiklikleri yoluyla), gerçek kullanıcılar için Soru-Cevap deneyimini önemli ölçüde artırır.

---

Desteklenen Diller

Power BI Soru-Cevap, 20'den fazla dilde doğal dil sorgularını destekler:

İngilizce, Almanca, İspanyolca, Fransızca, İtalyanca, Portekizce, Felemenkçe, İsveççe, Danca, Norveççe, Fince, Çince (Basitleştirilmiş ve Geleneksel), Japonca, Korece, Arapça, Türkçe, Rusça, Lehçe ve Çekçe.

Dil kalitesi değişiklik gösterir: İngilizce en zengin Soru-Cevap özelliğini sağlar — Microsoft'un NL Soru-Cevap motoru en kapsamlı şekilde İngilizce dilinde eğitilir. Diğer diller ortak kalıpları iyi bir şekilde ele alır ancak karmaşık zamansal referanslar, sektöre özgü kelime dağarcığı veya belirsiz ifadelerle zorluk yaşayabilir.

Çok dilli modeller: Modeliniz kullanıcılara birden çok dilde hizmet veriyorsa desteklenen her dile eşanlamlı kelimeler eklemeyi düşünün. "Umsatz nach Region" (bölgeye göre gelir) yazan bir Alman kullanıcının, gelir ölçüsünün eşanlamlısı olarak Umsatz'a ve coğrafya alanının eşanlamlısı olarak Region'e ihtiyacı vardır.

---

Akıllı Anlatılar: Otomatik Metin Açıklamaları

Power BI'ın Akıllı Anlatılar görseli, verilerin gösterdiğine ilişkin otomatik olarak oluşturulan metin açıklamalarıyla Soru-Cevap bölümünü tamamlar. Akıllı Anlatılar, kullanıcının soru sorması yerine eğilimleri, anormallikleri ve önemli bulguları proaktif bir şekilde doğal dilde açıklar.

Bir rapor sayfasına Akıllı Anlatılar görseli eklemek, sayfadaki diğer görsellerden önemli bilgileri açıklayan bir metin bloğu oluşturur. Kullanıcılar dilimleyicilerle filtreleme yaptıkça anlatım, filtrelenen görünümü tanımlayacak şekilde güncellenir.

Kullanım durumları:

• Son dönemden bu yana verilerde nelerin değiştiğini otomatik olarak tanımlayın
• Bir grafiğin gösterdiği şeyi neden gösterdiğini açıklayın
• Kullanıcının görsel olarak tanımlamasına gerek kalmadan en önemli veri noktalarını ortaya çıkarın
• Yönetici kontrol panelleri için rapor yorumları oluşturun

Özel anlatımlar rapor geliştiricilerinin dinamik değer yer tutucularıyla şablon metni yazmasına olanak tanır; metin yapısı yazılır ancak değerler verilerle güncellenir:

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

---

Sınırlamalar ve Soru-Cevap Ne Zaman Kullanılmamalı?

Doğal dil Soru-Cevap güçlü bir araçtır ancak gerçekçi beklentiler belirleyen gerçek sınırlamalara sahiptir.

Soru-Cevap yapamaz:

• Doğal dilden kavramsallaştırılamayan hesaplamaları gerçekleştirin (karmaşık DAX ifadeleri, istatistiksel modelleme)
• Bağlı veri setinde olmayan verilerle ilgili soruları yanıtlayın (internet veya harici kaynaklarda arama yapamaz)
• Oldukça belirsiz soruları güvenilir bir şekilde ele alın ("bana en iyi şeylerimizi gösterin" çok belirsiz)
• Önceki sorulardan bağlam gerektiren sorguları yürütün (sorular arasında konuşma belleği yoktur)
• Modelde tanımlanan çapraz veri kümeleri ilişkileri olmadan birden fazla veri kümesi içeren soruları yanıtlayın

Soru-Cevap mücadelesi:

• Eşanlamlı olarak eklenmeyen kuruluşa özgü kısaltmalar ve kısaltmalar
• Birden fazla koşulu içeren çok uzun, karmaşık sorular
• Ölçü olarak tanımlanmayan türetilmiş metriklerle ilgili sorular (doğal dilden karmaşık hesaplamalar çıkarmaz)
• Tarih hesaplamaları göreceli dönemlerden daha karmaşıktır (örneğin, "mevcut tamamlanmamış üç aylık dönem hariç son 3 mali çeyrek")

Soru-Cevap kimler için tasarlanmıştır: Hangi soruyu yanıtlamak istediklerini bilen ancak bu soruyu önceden oluşturulmuş bir raporda nasıl bulacaklarını bilmeyen iş kullanıcıları. Rapor oluşturmadan verileri hızlı bir şekilde keşfetmek isteyen ileri düzey kullanıcılar. Belirli sayıları kontrol etmek için doğal bir arayüz isteyen yöneticiler.

Bunun yerine önceden oluşturulmuş raporları kimler kullanmalı: Aynı soruları tekrar tekrar soran kullanıcılar (onlar için bir rapor oluşturun), tam görsel spesifikasyonlara ihtiyaç duyan kullanıcılar (Soru-Cevap'ın otomatik olarak seçilen grafikleri yönetim gereksinimleriyle eşleşmeyebilir) ve birden fazla ilgili soru arasında çapraz filtreleme yapması gereken kullanıcılar (standart etkileşimli rapor daha iyidir).

---

Sıkça Sorulan Sorular

Power BI Soru-Cevap tüm veri kaynaklarıyla çalışır mı?

Power BI Soru-Cevap, içe aktarma modu veri kümeleriyle (en yaygın ve en iyi desteklenen) çalışır. Ayrıca DirectQuery veri kümeleriyle de çalışır; ancak her Soru-Cevap sorusu canlı bir veritabanı sorgusu oluşturduğundan performans daha yavaş olabilir. Soru-Cevap, sorunun birden fazla DirectQuery kaynağına yayılması gereken çok kaynaklı bileşik modellerde çalışmaz. Azure Analiz Hizmetlerine veya Power BI Veri Kümelerine Canlı Bağlantı, bağlı model iyi yapılandırılmışsa Soru-Cevap özelliğini destekler.

Soru-Cevap bölümünün kuruluşumun terminolojisine göre doğru sonuçlar üretmesini nasıl sağlayabilirim?

Birincil mekanizma eş anlamlılardır; kuruluşunuzun işle ilgili kelime dağarcığını anlamsal modeldeki ilgili alanlar ve ölçüler için eşanlamlı olarak ekleyin. Ek olarak: teknik sütun adlarını iş dostu adlarla yeniden adlandırın, ilgisiz teknik alanları gizleyin, tarih tablosunu işaretleyin ve belirli yanlış yorumları düzeltmek için Soru-Cevap öğretim aracını kullanın. Soru-Cevap'ı 20 gerçek kullanıcı sorusundan oluşan bir örnekle test etmek ve hataları düzeltmek, yüksek kaliteli bir Soru-Cevap deneyimine giden en etkili yoldur.

Power BI Soru-Cevap birden fazla tabloyla ilgili soruları yanıtlayabilir mi?

Evet. Soru-Cevap, anlamsal modelde birden çok ilgili tabloya yayılan sorguları formüle edebilir. "Müşteri kategorisine göre toplam satış" gibi bir soru, modelin tanımlı ilişkisi aracılığıyla Satış olgusu tablosunu Müşteri boyutuna katabilir. Soru-Cevap, tek adımlı ilişkileri iyi yönetir; modelin ilişkileri belirsizse, karmaşık çok atlamalı ilişki yolları yanlış sonuçlar üretebilir.

Power BI Rapor Sunucusu'nda (şirket içi) Soru-Cevap özelliği mevcut mu?

Power BI Soru-Cevap, öncelikle bir Power BI Hizmeti (bulut) özelliğidir. Power BI Rapor Sunucusu (şirket içi sürüm), Soru-Cevap işlevinin bir alt kümesini destekler ancak bulut hizmetinde bulunan NL işleminin tamamını içermez. Şirket içi dağıtıma ihtiyaç duyan kuruluşlar, Rapor Sunucusu sürümlerinde hangi Soru-Cevap özelliklerinin mevcut olduğunu değerlendirmelidir.

Power BI Soru-Cevap, Power BI için Microsoft Copilot ile karşılaştırıldığında nasıldır?

Power BI Soru-Cevap, veri modelini doğrudan sorgulamak için doğal dili kullanarak grafikler ve tablolar oluşturur. Power BI için Microsoft Copilot (Fabric'te mevcuttur) daha da ileri giderek rapor sayfaları oluşturabilir, DAX ölçümleri yazabilir, rapor öngörülerini metinde özetleyebilir ve yalnızca veriler yerine raporla ilgili soruları yanıtlayabilir. Copilot, daha yetenekli bir konuşma arayüzü için büyük dil modellerini (GPT-4 sınıfı) kullanırken Soru-Cevap, veri sorguları için optimize edilmiş daha kısıtlı bir NL işleme motorunu kullanır. Copilot, Microsoft Fabric gerektirir ve desteklenen bölgelerde mevcuttur.

---

Sonraki Adımlar

Doğal dildeki Soru-Cevap, açık alan adları, kapsamlı eşanlamlılar ve uygun şekilde işaretlenmiş tarih tabloları içeren, iyi tasarlanmış bir anlamsal model üzerine kurulduğunda en iyi sonucu verir. Teknoloji güçlüdür ancak kullanıcı deneyimi büyük ölçüde temeldeki veri modeli kalitesine bağlıdır.

ECOSIRE'ın Power BI AI analiz hizmetleri Soru-Cevap yapılandırmasını, eşanlamlı geliştirmeyi ve Akıllı Anlatılar, Anomali Algılama ve Microsoft Copilot gibi Power BI AI özelliklerinin entegrasyonunu içerir. Anlamsal modelinizin Soru-Cevap hazırlığını değerlendirmek ve kullanıcılarınız için optimize edilmiş bir doğal dil deneyimi uygulamak için bizimle iletişime geçin.