Использование помощника по проведению тестов

Используйте помощника по проведению тестов, чтобы задавать вопросы о данных и проверять, что данные переданы правильно и являются актуальными. Он также позволяет убедиться в том, что передача неправильных или конфиденциальных данных исключена.

Эта функциональность использует искусственный интеллект. Пользователь должен просматривать и проверять вывод ИИ, прежде чем его использовать или передавать другим пользователям, а также он должен оценить, допустимо ли использовать полученный результат в определенном сценарии применения и не будет ли это нарушать действующее законодательство.

Вам нужна подписка Qlik Talend Cloud Enterprise.

Задавание вопросов

Запустите помощник по проведению тестов со страницы Задача данных:

Запустите задачу данных.
По готовности нажмите Помощник по проведению тестов в строке меню. На панели справа откроется Помощник по проведению тестов.

Чтобы задать вопрос, введите его и отправьте, выполнив следующее действие:

нажмите ENTER на клавиатуре;
нажмите Enter.

Помощник по проведению тестов сможет использовать данные только в том случае, если они определены как Метаданные.

Перейдите на вкладку Наборы данных.
Установите флажок Метаданные.
Запустите задачу. По ее завершении можно будет задавать вопросы о выбранных данных.

История вопросов

Можно просматривать, копировать, удалять и повторно задавать предыдущие вопросы. Также можно копировать ответы.

Беседы невозможно сохранить.

Нажмите История вопросов , наведите курсор на вопрос и выберите действие: Копировать, Повторно отправить или Удалить.

Отменить удаление вопроса из истории невозможно.

Параметры

В этой таблице описаны параметры вкладки Помощник по тестированию.
Параметры	Описание
Количество документов в контексте	Количество релевантных документов, которые будут переданы в модель в качестве контекста.
Шаблон запроса	Введите шаблон, которому ИИ должен следовать для фильтрации включаемых документов.
Фильтр	Введите выражение для фильтрации включаемых документов. Поскольку фильтр основан на метаданных, а файловые хранилища знаний не имеют метаданных, тщательно продумайте настраиваемый фильтр. Возможно, более целесообразно исключать данные, а не включать их. Для получения дополнительной информации см. раздел Использование помощника по проведению тестов.
Получение документов	Выберите параметр в раскрывающемся списке: Показать извлеченный контекст: Помощник по тестированию предоставляет документы, на основе которых он генерирует ответ. Не показывать извлеченный контекст: Помощник по тестированию генерирует ответ, но не предоставляет документы.
Создание ответов	Выберите параметр в раскрывающемся списке: Генерировать ответы: Помощник по тестированию генерирует ответ на основе документов. Не генерировать ответы: Тестовый помощник отвечает только с помощью документов.

Примеры фильтров

Помощник по проведению тестов может помочь определить Фильтр для использования в Параметрах, но формат фильтра зависит от баз данных векторов.

Примеры для киосков баз знаний

В таблице ниже приведены примеры вопросов, которые можно задавать, и фильтров, возвращаемых помощником по проведению тестов.

База данных векторов	Вопросы	Ответ для использования в качестве фильтра	Формат	Документация
Elasticsearch	Напиши фильтр для документов, у которых metadata.UnitsInStock = 39	`{'terms': {'metadata.UnitsInStock': [39]}}`	JSON	Логический запрос Предметно-ориентированный язык запросов
OpenSearch	Напиши фильтр для документов, у которых metadata.UnitsInStock = 39	`{'terms': {'metadata.UnitsInStock': [39]}}`	JSON	Полнотекстовые запросы
Pinecone	Фильтр в стиле Mongo для получения векторов, у которых UnitsInStock = 39	`{"UnitsInStock": 39}`	JSON	Фильтр по метаданным
Snowflake Cortex	Напиши запрос SQL для Cortex для фильтрации строк, у которых metadata.UnitsInStock = 39	`"metadata":"UnitsInStock" = 39`	SQL	Синтаксис SQL
Databricks	Напиши запрос SQL для Databricks для фильтрации строк, у которых metadata.UnitsInStock = 39	`{"metadata LIKE": "%\"UnitsInStock\":39%"}`	SQL	Синтаксис SQL

Помните, что ответы зависят от данных, это лишь примеры.

Примеры для киосков файловых баз знаний

Используйте Фильтр, чтобы ограничить поиск конкретными файлами. В таблице ниже приведены некоторые примеры:

База данных векторов	Фильтр	Формат	Документация
ElasticSearch	`{"terms": {"source_id.keyword": ["gs://ai-ready/test/hello.txt"]}}`	JSON	Логический запрос Предметно-ориентированный язык запросов
OpenSearch	`{"terms": {"source_id.keyword": ["gs://ai-ready/test/hello.txt"]}}`	JSON	Полнотекстовые запросы
Pinecone	`{"source_id": "s3://username-filebased/docxfiles/newF/cv.docx"}`	JSON	Фильтр по метаданным
Snowflake Cortex	`"source_id" like "s3://username-filebased/pdf/small_pdf/%"`	SQL	Синтаксис SQL
Databricks	`"source_id" like "s3://username-filebased/pdf/small_pdf/%"`	SQL	Синтаксис SQL

Помните, что ответы зависят от данных, это лишь примеры.

Помогла ли вам эта страница?

Если вы обнаружили какую-либо проблему на этой странице или с ее содержанием — будь то опечатка, пропущенный шаг или техническая ошибка, сообщите нам об этом!

Оставьте свой отзыв здесь