Introducción
Ahora es el momento de aprovechar el poder de la Inteligencia Artificial (IA) dentro de sus datos contextualizados, garantizando una gobernanza de datos adecuada para extraer valor e información valiosa de los datos de su proyecto. Para configurar Ada de manera efectiva en sus apps, consulte las instrucciones proporcionadas en el documento Ask Ada.
¿Cómo funciona Ada?
Ada procesa las consultas o instrucciones de los usuarios y formula una consulta adaptada al Data domain específico del usuario. Luego, esta consulta se ejecuta en el Operational Data Store (ODS) del proyecto. En lugar de proporcionar una respuesta escrita, Ada proporciona tablas o gráficos que representan visualmente la información consultada. Bizagi Apps puede entonces presentar inteligentemente estos datos de la manera más efectiva. Este enfoque garantiza que la información potencialmente confidencial nunca ingrese al ambiente privado de Azure OpenAI, minimizando así los riesgos potenciales para la integridad de los datos.
Las respuestas de Ada se entregan en el mismo idioma que la sesión configurada en Bizagi Apps. Si bien Ada tiene la capacidad de comprender instrucciones en otros idiomas, las respuestas se generan consistentemente en función del idioma definido para la sesión.
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Tenga en cuenta que Ask Ada utiliza GPT-4o. |
Secciones de Ada
La página de Ada está organizada en distintas secciones diseñadas para contextualizar y guiar a los usuarios finales, garantizando un rendimiento óptimo. Estas secciones son:
1.Data domains
2.Lista de entidades del Data domain
3.Ejemplos
4.Chat
Data domains
Los Data domains están configurados en Bizagi Studio para controlar el acceso a la información disponible para el usuario que interactúa con Ada. Estos Data domains se presentan por adelantado, lo que permite al usuario seleccionar el contexto en el que desea plantear preguntas entre las opciones disponibles. Cada Data domain genera un chat distinto con Ada, ya que presentan sus propios ejemplos, datos accesibles y filtros específicos para su uso.
Lista de entidades del Data domain
La lista de entidades indica las entidades Maestras y Persona a las que el usuario actual puede acceder al plantear preguntas. Estas entidades se configuran dentro del Data domain y varían según el Data domain seleccionado. Para comprender mejor cómo funciona esto, consulte Configuración de un Data domain.
Además, el Data domain incluye una lista de entidades Paramétricas, Maestras y Personas. Estas entidades permiten la creación de filtros o agrupaciones. Al hacer clic en cualquiera de estas entidades, puede ver sus valores, lo que le brindará información sobre los valores potenciales sobre los que puede consultar al interactuar con Ada.
Ejemplos
Estos son ejemplos de preguntas que un usuario de la app puede plantear dentro del Data domain actual. Estos están diseñados para ayudar a los usuarios a comprender los temas específicos para los cuales se creó el Data domain. Para obtener orientación sobre cómo configurar estos ejemplos, consulte la sección Ejemplos del artículo Data domain.
Adicionalmente, usted puede hacer clic en el botón Más Ejemplos para generar ejemplos adicionales. Estos nuevos ejemplos pueden utilizarse de la misma manera que los ejemplos originales proporcionados por el Data domain, ofreciendo más orientación sobre las posibles consultas.
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Tenga en cuenta que, aunque no declare ningún ejemplo en su data domain, aún podrá usar esta función. La única diferencia es que el nombre del botón cambia a Dame ejemplos. |
Chat
El chat es la plataforma a través de la cual los usuarios pueden realizar preguntas o realizar solicitudes a Ada. Las respuestas pueden ser tablas de datos o representaciones visuales, y cada respuesta presenta constantemente un botón de Información. Este botón permite a los usuarios comprender el razonamiento detrás de la respuesta de Ada, ofreciendo información sobre las tablas utilizadas, los atributos mostrados y la agrupación de información.
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Tenga en cuenta que la ejecución de acciones dentro del sistema no altera los resultados de las consultas ejecutadas previamente. Para ver los cambios resultantes de acciones recientes, debe volver a ejecutarse una nueva consulta que refleje los datos más recientes. |
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Recuerde que cuando se enfrente con preguntas ambiguas o incompletas, Ask Ada puede responder con una pregunta de clarificación para que usted pueda proporcionar la información necesaria. Una vez que la consulta esté aclarada, Ask Ada proporcionará los resultados correspondientes. |
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Tenga en cuenta que se considera el contexto de preguntas anteriores al generar las respuestas. |
Tablas de datos
Las tablas de datos sirven como representaciones visuales de las solicitudes realizadas a Ada. Dentro de estas tablas, los usuarios pueden explorar varias entradas que generaron las respuestas e interactuar con cada instancia específica de la entidad. Si una instancia particular está vinculada a una forma, los usuarios pueden acceder a ella con un simple clic. En el lado derecho de cada instancia, el botón de tres puntos revela las acciones asignadas a esa entidad. En ausencia de acciones asignadas se muestra el mensaje No hay acciones.
Usted puede optar por guardar y agrupar las tablas de datos en Dashboards para organizar la información y acceder a ella cada vez que ingrese a Ask Ada. Para más información, consulte la documentación de Ask Ada Dashboards. Además, si desea realizar un análisis posterior con las tablas de datos, puede exportar la tabla a archivos Excel. Para más información, visite el artículo Exportar a Excel.
Representaciones visuales
Si las respuestas están agrupadas, Ada genera una representación gráfica para mayor claridad. Puede hacer clic en cualquier columna de la representación gráfica para iniciar una nueva consulta, utilizando solo el valor de la columna seleccionada.
Además, tiene la opción de obtener la representación de la tabla de datos de la respuesta utilizando el botón que se muestra en la siguiente imagen.
Asimismo, al utilizar el botón que se presenta en la siguiente imagen, puede regresar a la vista de Representación visual.
Las consultas que generan gráficos ahora pueden visualizarse en siete tipos: Barra, Pastel, Línea, Dona, Área Polar, Radar y Dispersión. Aunque todos los tipos de gráficos están disponibles, solo se renderizarán si los datos los soportan. Por ejemplo, si los datos de ambos ejes no son numéricos, no se mostrará un gráfico de dispersión, y solo se mostrarán los ejes.
Al generar consultas que involucren la comparación de diferentes valores, estos valores se incluirán en el mismo gráfico. Este soporte permite un análisis de datos más detallado y comparativo.
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Tenga en cuenta que los colores que representan los diferentes valores en el gráfico se derivan del color primario seleccionado, con colores alternos encontrados en una armonía de colores análoga. (La armonía de colores análoga se refiere a un esquema de colores que utiliza aquellos que están uno al lado del otro en el círculo cromático.) |
Mejores prácticas
Si desea plantear una pregunta sobre un tema diferente o si su consulta se desvía del contexto anterior, recomendamos utilizar el botón Borrar chat. Esto garantiza respuestas más precisas y relevantes adaptadas a su consulta actual.
Además, la claridad, la especificidad y la relevancia contextual de su pregunta juegan un papel crucial para obtener resultados óptimos de Ada. Si la consulta no es clara, intenta eludir las medidas de seguridad o si el usuario no tiene acceso a la información proporcionada, Ada solicita que se reformule la pregunta.
Consideraciones
Si bien el modelo de IA busca precisión y utilidad, ocasionalmente puede generar resultados erróneos o sujetos a verificación.
Cuando la consulta genera un conjunto de datos grande, solo se muestra un máximo de mil registros. Además, existe un límite de conjunto de datos para las entidades Paramétricas que se muestran en la página de inicio.
Last Updated 10/17/2024 4:05:10 PM