# Usando o assistente de teste Use o Assistente de teste para fazer perguntas sobre seus dados e verificar se eles foram transferidos corretamente e estão atualizados. Ele também permite verificar se você não está compartilhando nenhum dado errado ou confidencial. Nota de advertênciaEsse recurso usa inteligência artificial. É responsabilidade do usuário revisar e verificar qualquer saída de IA antes de usá-la ou compartilhá-la, e avaliar se seu uso é apropriado para qualquer caso de uso específico e se está em conformidade com as leis aplicáveis. Nota informativaVocê precisa de uma assinatura do Qlik Talend Cloud Enterprise. ## Fazendo perguntas Inicie o assistente de teste na página da Tarefa de dados: 1. Execute a tarefa de dados. 2. Quando estiver concluído, clique em Assistente de teste na barra de menus. O Assistente de teste é aberto no painel direito. Para fazer uma pergunta, digite-a e envie-a assim: * Pressionando ENTER no teclado. * Clicando em Enter. Os dados podem ser usados pelo assistente de teste somente quando são definidos como Metadados. 1. Navegue para a guia Conjuntos de dados. 2. Marque a caixa de seleção Metadados. ![Caixa de seleção Metadados](https://help.qlik.com/pt-BR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/datasets_metadata_checkbox.png) 3. Execute a tarefa. Depois de concluído, você pode fazer perguntas sobre os dados selecionados. ## O histórico de perguntas Você pode visualizar, copiar, excluir e refazer perguntas anteriores. Você também pode copiar as respostas. As conversas não podem ser salvas. Clique em the Histórico de perguntas icon, passe o mouse sobre a pergunta e selecione a ação: Copiar, Reenviar ou Excluir. ![Histórico do assistente de teste](https://help.qlik.com/pt-BR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/test-assistant-history.png) A exclusão de uma pergunta do histórico não pode ser desfeita. ## Configurações Esta tabela descreve as configurações da guia Assistente de testeAssistente de teste. | Configurações | Descrição | | --- | --- | | Número de documentos no contexto | O número de documentos relevantes que serão passados para o modelo como contexto. | | Modelo de prompt | Digite o modelo que a IA deve seguir para filtrar os documentos a serem incluídos. | | Filtrar | Digite a expressão para filtrar os documentos a serem incluídos.

Como o filtro se baseia nos metadados e os datamarts de conhecimento baseados em arquivos não têm metadados, pense cuidadosamente no filtro que você está configurando. Pode ser mais relevante excluir dados em vez de incluí-los.

Para obter mais informações, consulte [Usando o assistente de teste](https://help.qlik.com/pt-BR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/KnowledgeMart/Test-Assistant.htm#). | | Recuperação do documento | Selecione a opção na lista suspensa:

| | Geração de respostas | Selecione a opção na lista suspensa:

| ## Exemplos de filtros O assistente de teste pode ajudá-lo a definir o Filtro a ser usado nas Configurações, mas o formato do filtro depende dos bancos de dados vetoriais. ### Exemplos de datamarts de conhecimento A tabela abaixo mostra alguns exemplos de perguntas que você pode fazer e os filtros retornados pelo assistente de teste. | Banco de dados vetorial | Perguntas | Resposta para usar como filtro | Formato | Documentação | | --- | --- | --- | --- | --- | | Elasticsearch | Escreva um filtro para documentos em que metadata.UnitsInStock = 39 | `{'terms': {'metadata.UnitsInStock': [39]}}` | JSON | [Consulta booliana](https://www.elastic.co/docs/reference/query-languages/query-dsl/query-dsl-bool-query#filter-clause)

[DSL de consulta](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-filter-context.html) | | OpenSearch | Escreva um filtro para documentos em que metadata.UnitsInStock = 39 | `{'terms': {'metadata.UnitsInStock': [39]}}` | JSON | [Consultas de texto completo](https://docs.opensearch.org/docs/latest/query-dsl/full-text/index/) | | Pinecone | Filtro no estilo Mongo para obter vetores em que UnitsInStock = 39 | `{"UnitsInStock": 39}` | JSON | [Filtrar por metadados](https://docs.pinecone.io/guides/search/filter-by-metadata) | | Snowflake Cortex | Escreva uma consulta SQL do Cortex para filtrar as linhas em que metadata.UnitsInStock = 39 | `"metadata":"UnitsInStock" = 39` | SQL | Sintaxe SQL | | Databricks | Escreva uma consulta SQL do Databricks para filtrar as linhas em que metadata.UnitsInStock = 39 | `{"metadata LIKE": "%\"UnitsInStock\":39%"}` | SQL | Sintaxe SQL | Lembre-se de que as respostas dependem de seus dados, esses são apenas exemplos. ### Exemplos de datamarts de conhecimento baseados em arquivos Use o Filtro para limitar a pesquisa a arquivos específicos. A tabela abaixo mostra alguns exemplos: | Banco de dados vetorial | Filtrar | Formato | Documentação | | --- | --- | --- | --- | | Elasticsearch | `{"terms": {"source_id.keyword": ["gs://ai-ready/test/hello.txt"]}}` | JSON | [Consulta booliana](https://www.elastic.co/docs/reference/query-languages/query-dsl/query-dsl-bool-query#filter-clause)

[DSL de consulta](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-filter-context.html) | | OpenSearch | `{"terms": {"source_id.keyword": ["gs://ai-ready/test/hello.txt"]}}` | JSON | [Consultas de texto completo](https://docs.opensearch.org/docs/latest/query-dsl/full-text/index/) | | Pinecone | `{"source_id": "s3://username-filebased/docxfiles/newF/cv.docx"}` | JSON | [Filtrar por metadados](https://docs.pinecone.io/guides/search/filter-by-metadata) | | Snowflake Cortex | `"source_id" like "s3://username-filebased/pdf/small_pdf/%"` | SQL | Sintaxe SQL | | Databricks | `"source_id" like "s3://username-filebased/pdf/small_pdf/%"` | SQL | Sintaxe SQL | Lembre-se de que as respostas dependem de seus dados, esses são apenas exemplos.