Domain Group, mülk listeleme metriklerini ve diğer verileri doğal dille bulmak için bir AI asistanı kullanan personelinin yaklaşık üçte birine sahiptir ve bir veri sunum katmanı olarak gösterge tablolarına güvenmektedir.
İş Zekası Başkanı Suyash Masurkar, Sydney’deki bir Snowflake World Tour etkinliğinin, mülk pazarı operatörünün SO-FAR iki yıllık projesi boyunca “gösterge tablolarından diyaloglara” geçtiğini söyledi.
Bu değişimin merkezinde, satıcının belgelerine göre, “kar tanesi içindeki yapılandırılmış verilerle etkileşim kurmak için bir konuşma arayüzü sağlayan” yönetilen bir hizmet olan Cortex analisti var.
Masurkar, Domain’in temel istatistiksel veri kümelerinden birine bağlıdır, “tüm sorguların yüzde 80 ila 90’ı” hakkında cevap verebilen yaklaşık on yıllık veriler içeren.
Daha önce, personel mülkle ilgili bir metriğe erişmek istediğinde, cevaplarını bulmak için birden fazla gösterge tablosuna işaret edilirlerdi.
“Bir zamanlar, biz [had] 7500 gösterge panosu, kişi başına yaklaşık yedi pano [in the organisation]”Dedi Masurkar.
“Bir metrik aramak istiyorsanız, yedi ila 10 gösterge panolarıyla bombalanma şansınız var, ancak herkesin tüm sorularını cevaplamak için bir gösterge tablosuna ihtiyacı yok. Genellikle insanlar metriğin hemen peşindedir.
“Ayrıca, insanlar verilere güvenini kaybetmeye başladığı için aynı metrik farklı olarak kullanıldı [ways] farklı takımlar tarafından farklı gösterge tablolarında. ”
2022 civarında, grup tek bir portal kurmak için bir proje başlattı, “İşletmedeki herhangi bir kullanıcının gelebileceği, bir soru sorabileceği ve verilerini kendi kendine hizmet ettirebileceği”.
Sonuç, aslında iki versiyonu şimdiye kadar üretilen bir korteks analisti ile çalışan bir chatbot olan “Liste Asistanı” dır.
Kıdemli BI geliştiricisi Ahmad Faizi, “Yüksek düzeyde, Cortex analisti bir kullanıcı sorunu alıyor ve bir SQL sorgusu kullanıyor” dedi.
“Geliştiriciler olarak, bu SQL sorgusunu yürütebilir, çıktıyı alabilir ve daha sonra istedikleri sorulara yanıt olarak kullanıcıyla paylaşabiliriz.
“Oldukça basit görünüyor, ama şeytan gerçekten ayrıntılarda, özellikle de insan dili ve bunu çevreleyen nüanslar söz konusu olduğunda.”
Birinci sürüm, Faizi, kullanılabilirlik perspektifinden “bir hayal kırıklığı” olduğunu söyledi.
“Cortex analisti, listeleme asistanı her kullandığımda mükemmel bir performans sergiledi, [but when] Son kullanıcılara verdik, bir nedenden dolayı yapabileceğimiz aynı memnuniyet seviyesini alamayacaklardı ”dedi.
“Sahip olduğumuz sorunlardan biri, altta yatan tablo, veritabanı dili vb. İle çok samimi olan veri ekibinde test etmemizdi, böylece korteks analistinin gerçekten anlayacağı bir dil konuşabildik.
“Ne soracağımız konusunda çok hassas olduk, oysa son kullanıcılar bize her türlü soru ile gelecekti.”
Faizi, son bir kullanıcının örneğin, ‘Hangi pazar payı x diye sorabileceğini söyledi. [real estate] Ajansın tutulması? ‘
“Bu ajansın pazar payını bilmek istiyorlar. Ancak, işimizde pazar payını ölçmenin 10 farklı yolumuz var. Son kullanıcılar belki bir veya iki veya üçünün farkındaydı” dedi.
“Bu onların hatası değil, ama aynı zamanda bu, liste asistanımızı gerçekten rahatsız etti, çünkü varsaymak istemedi ve halüsinasyon yapmak istemedi [a response]. “
Belirsiz istemlerle ve farklı iç departmanlarda benzer dilin tutarsız kullanımı ile karşı karşıya kalan ekip, “organizasyonu dile hizalanmış” ve veri tüketicilerine istemlerini nasıl geliştirecekleri konusunda rehberlik etmeye çalıştı.
Faizi, “Bunu yapmak gerçekten zor bir görev, bu yüzden yaptığımız şey bu yükü sohbet botunun kendisine aktarmaktı” dedi.
“Kolay yolu izledik, çünkü sohbet botu kullanıcıya yanıttan memnun olup olmadıklarını soruyor, bu yüzden ne zaman adım atılacağını, iş akışına ne zaman müdahale edeceğinizi ve ‘Hey, sorunuzu hızlı mühendislik ilkelerine göre çerçevelemeye çalıştınız ve oraya ulaşmanıza yardımcı olmak için, işte aranabilir bir veri sözlüğü de’ dedi.
“Aranabilir veri sözlüğü, şirketin sahip olduğu farklı dili ele almak için bulduğumuz çözümlerden biriydi.”
Faizi, bunun “neredeyse hemen” olduğunu söyledi.
“Kullanıcılar benzer, belirsiz sorular yazacaklardır: ‘Bir ajans için pazar payı nedir?’ Ve korteks analisti ‘Yeterince spesifik değilsin’ derdi.
“Kullanıcı bundan çok memnun olmazdı, ancak bu sefer nihai hedefe ulaşmalarına yardımcı olmak için ellerinde araçlar var.
“Yani şimdi çok spesifikler. Hacmi listeleyerek pazar payını bilmek istiyorlar. Bu aslında biraz yardımcı oluyor çünkü bunu SQL mantığına ayırabilirsiniz.”
Faizi, listeleme asistanının ikinci sürümünün de başarılı olduğunu söyledi çünkü ekip, bir gevşek kanal aracılığıyla toplanan kullanıcı geri bildirimlerine dayanarak hızlı bir şekilde yinelendi.
“Geliştiriciler olarak yaptığımızı yaptık – bu geri bildirimleri elden geçirdik ve en etkili geri bildirim üzerinde öncelik verdik ve çalıştık” dedi.
“En önemlisi, geri bildirimlerinin ve testlerinin uygulamayı nasıl etkilediğini anlamalarına yardımcı olmak için test kullanıcılarına geri dönerek bu döngüyü kapattık.
“Birinci sürümün hayal kırıklığından sonra, hala ivme oluşturabildik, katılım oluşturabildik ve son kullanıcılarımızla güven oluşturduk.”
Artan kullanımın yanı sıra, sonraki adımlar listeleme asistanını şu anda erişebileceği bir veri tablosundan daha fazlasına açmaktır.
Gelecekteki iyileştirmeler, bağlam tutma ve yanlış yorumlama ile de mücadele edecektir.
Faizi, “Sınırlı bağlamda tutulma var: Bir konuşma çok uzun olduğunda, Cortex analistinin önceki istemleri, bağlamı ve ayrıntılarını kaybetmesi mümkündür” dedi.
“[In addition]yanlış veya yanlış olan bir istem varsa, bazen bunun yaptığı, sonraki istemler için yanlış içerik oluşturmasıdır. Bu yanlış yorumlama sorunudur. Bu hala bir sorun, ama bunun üzerinde çalışıyoruz. ”
Gelecekteki diğer çalışmalar, kullanıcıların onunla etkileşime girebileceği Slack aracılığıyla ortaya çıktığını görebilir; Şu anda Snowflake’de Salatit kullanılarak oluşturulan bir web uygulamasıdır.