Cortex AnalystでのSuggested Questions

Cortex AnalystのSuggested Questions機能は、Cortex Analystを搭載した会話アプリとの対話中に、ユーザーが質問できる適切な候補を提供します。この機能を使って、ユーザーが使い始められるようにします。

Suggested Questionsの仕組み

Cortex Analystは、セマンティックモデルの構成に応じて 3つのモード で動作します。

  1. 大規模言語モデル を使用して問題を生成します（検証済みクエリリポジトリなしのデフォルトモード）。

    セマンティックモデルに検証済みクエリリポジトリ（VQR）が含まれていない場合、Cortex Analystは基礎となる大規模言語モデル（LLMs）を使用して、最大3つのSuggested Questionsを生成します。これらの質問は必ずしも回答可能であるとは限らないことに注意してください。例えば、システムは結果が得られない質問を提案するかもしれません。

  2. 検証済みクエリリポジトリ からの質問を提案します（VQRのデフォルトモード）

    セマンティックモデルに 検証済みクエリリポジトリ（VQR） が定義されている場合、Cortex Analystは VQR から最大5つのSuggested Questionsを返します。これらの質問は、ユーザーの入力との類似性に基づいて選択されます。例えば、ユーザーが、 What questions can I ask about revenue? と質問すると、Cortex Analystは、 VQR リポジトリから収益に関する質問で、回答可能性が最も高いものを最大5つまで返します。

  3. セマンティックモデルで構成された オンボーディングの質問 を返します（VQR のカスタマイズ可能なモード）

    どの質問が表示されるかをより制御するために、 VQR の設定で新しい use_as_onboarding_question フラグを使用することができます。

    • このフラグがtrueに設定されている場合、Cortex Analystはユーザーの入力との類似性に関わらず、オンボーディングの質問としてマークされた すべての 質問を返します。

    • この機能は、オンボーディングエクスペリエンスなど、ユーザーに対して定義済みの回答可能な質問一式を提示したい場合に役立ちます。5つ以上の質問にフラグを立てた場合、フラグを立てたすべての質問が回答に含まれます。

オンボーディングの質問の構成方法

オンボーディングの質問を定義するには、セマンティックモデルで特定の検証済みクエリを use_as_onboarding_question フラグでマークする必要があります。以下の例は、この設定方法を示しています。

verified_queries:

- name: "lowest revenue each month"
  question: For each month, what was the lowest daily revenue and on what date did that lowest revenue occur?

  use_as_onboarding_question: true

  sql: "WITH monthly_min_revenue AS (
SELECT
    DATE_TRUNC('MONTH', date) AS month,
    MIN(daily_revenue) AS min_revenue
FROM \__daily_revenue
GROUP BY
DATE_TRUNC('MONTH', date)

)

SELECT
    mmr.month,
    mmr.min_revenue,
    dr.date AS min_revenue_date
FROM monthly_min_revenue AS mmr JOIN \__daily_revenue AS dr
ON mmr.month = DATE_TRUNC('MONTH', dr.date)
AND mmr.min_revenue = dr.daily_revenue
ORDER BY mmr.month DESC NULLS LAST"

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