Fixa Power BI Copilot: Från tvetydighet till deterministiska DAX-resultat

Del 1: Varför Copilot Guesses: It is Not a Bug

Beteendet som beskrivs ovan är inte ett programvarufel. Det är en grundläggande egenskap hos de stora språkmodellerna (LLM) som driver Copilot. Dessa modeller är probabilistiska; de är byggda för att generera svar, inte för att utföra exakta beräkningar som en miniräknare. När du får en tvetydig uppmaning måste AI:n gissa.

Icke-determinism: kärndraget

Generativ AI "förstår" inte ditt affärssammanhang. Den ser bara prompten och datamodellens struktur (dess schema). När en användare ber om "bruttovinst" skannar AI schemat efter matchande kolumnnamn. Om den hittar båda[GrossProfit]och[GrossProfitper], den ser två bra alternativ. Utan mer sammanhang är dess val en statistisk gissning. Detta innebär att samma prompt till och med kan ge olika resultat vid olika tidpunkter. Business Intelligence-verktyg kräver konsekventa, verifierbara svar. Detta AI-beteende står i konflikt med det behovet.

NLQ-till-DAX-rörledningsfelet

Här är vad som händer i bakgrunden när du skriver en prompt:

Visuellt: NLQ-till-DAX Pipeline

1

Inmatningsprompt

"genomsnittlig bruttovinst"

2

Jordning (Schema Scan)

AI hittar:[GrossProfit]och[GrossProfitper]

!

Generation (tvetydighet)

Vilken ska man använda? AI "gissningar"[GrossProfitper].

4

Utdata (felaktig DAX)

AVERAGE('Sales'[GrossProfitper])

Rekommenderad läsning:Hur man inaktiverar Windows Copilot AI – Windows 10 och 11

5

Utförande (fel bild)

Ett diagram över "Genomsnittlig vinst %" visas.

1. Utförande:Power BI kör den här dåliga frågan och visar dig en bild du inte ville ha.

En djupare blick: "Jordningsprocessen".

Steget "Jordning" är den mest kritiska fasen. Det är här Copilot bildar sitt sammanhang. Det är inte bara att läsa kolumnnamnen. Den skannar och prioriterar aktivt flera lager av din modells metadata:

• Fältbeskrivningar:Detta är ett högprioriterat objekt. En välskriven beskrivning är en direkt instruktion till AI:n.
• Synonymer:Med nyare Power BI-funktioner kan du definiera synonymer för fält. Du kan till exempel länka "Intäkt", "Inkomst" och "Omsättning" till din[Total Sales]mäta.
• Datatyper och kategorier:Det vet[Date]är ett datum,[City]är en plats (och kan kartläggas), och[Profit]är ett nummer.
• Modellrelationer:Den förstår hur tabeller är länkade. Det är så det vet att ansluta[ProductCategoryName]från tabellen 'Produkter' till[SalesAmount]från tabellen "Försäljning".

Felet uppstår när denna jordningsprocess fortfarande resulterar i tvetydighet. Om två fält (som[GrossProfit]och[GrossProfitper]) båda verkar vara lika bra matcher, AI tvingas gissa.

Misslyckandet ligger inte i AI:s logik. AI:n rapporterade *korrekt* tvetydigheten den hittade i datamodellen. För att fixa utgången måste du först fixa ingången. Detta kan göras av användaren (genom att skriva en bättre prompt) eller av utvecklaren (genom att bygga en bättre modell).

Del 3: Fixeringen på utvecklarsidan: Bygg en AI-färdig modell

Att förlita sig på att varje användare skriver perfekta uppmaningar är inte en skalbar lösning. Den bättre, långsiktiga lösningen är för Power BI-utvecklare att designa datamodeller som är "AI-redo". Detta innebär att man tar bort oklarheter innan användaren någonsin skriver en prompt. Microsoft tillhandahåller en uppsättning verktyg i Power BI Desktop och Fabric för att göra detta.

Layer 3 Fix: Guide med AI-instruktioner

Detta verktyg tillhandahåller en textruta där du kan ge vanliga engelska regler till AI. Du kan skriva: "GrossProfitär det totala dollarbeloppet.GrossProfitperär procenten. Om en användare bara ber om "bruttovinst", menar de alltid det[GrossProfit]mäta." Den här instruktionen läggs till AI:s sammanhang och vägleder den till rätt val.

Checklista för en utvecklare för bästa praxis

Använd den här checklistan för att skapa en robust, AI-färdig datamodell. Detta flyttar din modell från att vara tvetydig till att vara deterministisk.

• ✓

  Granska alla namngivningar

  Är alla fältnamn tydliga och tydliga? Byt namn på kryptiska kolumner somCustNo_1tillCustomer ID.

• ✓

  Fyll i alla beskrivningar

  Skriv en tydlig beskrivning för varje enskild åtgärd och viktig kolumn. Detta är ditt primära verktyg för att styra AI.

• ✓

  Skapa nyckelåtgärder

  Lita inte på AI för att gissa implicita aggregationer (somSUM(Sales[Amount])). Skapa explicita åtgärder som[Total Sales]och dölj baskolumnen.

• ✓

  Dölj onödiga fält

  Om en kolumn endast används för en relation (som en främmande nyckel) eller i ett mått, dölj den från rapportvyn. Om AI inte ska använda det, dölj det med "Prep data for AI."

• ✓

  Ställ in synonymer

  Gå till modellvyn och lägg till synonymer för dina viktigaste fält. Länka "Intäkt", "Inkomst" och "Omsättning" till din[Total Sales]mäta så att AI förstår dem alla.

• ✓

  Implementera verifierade svar

  Identifiera dina topp 5-10 vanligaste affärsfrågor och skapa "verifierade svar" för dem. Detta ger ett 100 % tillförlitligt, förbyggt svar.

Del 4: A Strategic Framework for Ambiguity

Lösningarna ovan visar att utvecklare och användare måste samarbeta. Användare bör vara specifika och utvecklare bör bygga tydliga modeller. Följande tabell jämför alla begränsningstekniker.

Jämförelsematris för begränsningsstrategi

Konceptuell: Snabb tillförlitlighet

Detta diagram illustrerar hur snabb specificitet påverkar tillförlitligheten. En vag uppmaning har stor chans att få ett tvetydigt, "gissat" svar. En specifik kommandoprompt tvingar fram ett enda, korrekt svar.

Affärskostnaden för tvetydighet

Detta är inte bara ett tekniskt problem. Inkonsekventa eller felaktiga svar från ett AI-verktyg har direkta affärskostnader:

1. Erosion av tillit

När en chef får ett felaktigt diagram slutar de lita på *hela* verktyget. Detta leder till låg användning och en misslyckad BI-investering. Användare går tillbaka till att exportera data till Excel.

2. bortkastad tid och resurser

Analytiker och utvecklare spenderar timmar på att felsöka "varför Copilot gav fel svar" istället för att hitta nya insikter. Det skapar en eftersläpning av supportbiljetter baserat på ett lösbart modelleringsproblem.

3. Felaktiga affärsbeslut

Detta är det värsta scenariot. En ledare ser "Average of GrossProfitper" (t.ex. 45 %), förväxlar det med "Average of GrossProfit" (t.ex. $45 000) och fattar ett avgörande beslut baserat på felaktig data.

Del 5: Avancerade scenarier och synonymer

När du får kontroll över grundläggande oklarhet kommer du att möta mer komplexa semantiska utmaningar. Hur du hanterar dessa kommer att avgöra den sanna intelligensen i din datamodell.

Hantering av synonymer: "Försäljning" vs. "Intäkt" vs. "Inkomst"

För ditt företag kan "försäljning", "intäkter" och "inkomst" betyda samma sak. För AI är de bara olika textsträngar. Om du har en åtgärd som kallas[Total Sales], kommer en användare som frågar "Visa mig totala intäkter" att få felet "fältet hittades inte".

Lösningen:Du måste uttryckligen kartlägga dessa termer. I Power BI-modellvyn kan du välja[Total Sales]mäta och lägga till "Revenue", "Total Revenue" och "Income" till sin lista över synonymer. Detta lär AI:n att alla dessa ord pekar på samma enda mått. Nu kommer alla tre uppmaningarna att returnera rätt bild.

Den flerspråkiga utmaningen

Vad händer när din modell är på engelska, men dina användare är globala? En användare i Frankrike kan fråga efter "ventes par catégorie" (försäljning per kategori). Copilot kan misslyckas om din modell bara innehåller "Försäljning" och "Kategori."

Lösningen:Detta kräver en mer avancerad inställning. Du kan använda översättningar och lägga till flerspråkiga synonymer till din modell. Du skulle lägga till "ventes" som en synonym för[Total Sales]och "kategori" för[ProductCategoryName]. Detta gör modellen tillgänglig för en global användarbas utan att ändra den underliggande datastrukturen.

När tvetydighet är (kortfattat) användbart

Det finns en situation där tvetydighet inte är ett problem: ren utforskning. En användaruppmaning som "Visa mig vad som är intressant i min försäljningsdata" är avsiktligt vag. Detta uppmanar AI:n att vara "kreativ" och generera flera diagram (t.ex. försäljning över tid, försäljning per region, försäljning per produkt) för att hitta ett intressant mönster.

Detta är dock *utforskande analys*, inte *rapportering*. I det ögonblick som en användare behöver ett specifikt svar på en specifik fråga ("Vad var vår vinst förra kvartalet?") blir oklarhet en skuld. Ditt mål som utvecklare bör vara att eliminera oklarheter för alla kända affärsfrågor, samtidigt som det tillåter bred utforskning.

Del 6: Interactive Prompt Builder Tool

Det här verktyget hjälper dig att översätta din önskade DAX-fråga till en pålitlig, entydig Copilot-prompt. Genom att tänka på den exakta DAX-frågan du behöver kan du lära dig att skriva uppmaningar som tar bort alla gissningar för AI:n. Skriv den DAX du vill ha och se den perfekta uppmaningen för att få den.

1. Din enkla/tvetydiga uppmaning

2. Den entydiga DAX du vill ha

Generera pålitlig prompt

Rekommenderad entydig uppmaning:

Denna prompt genereras från de exakta fältnamnen som finns i din DAX. Det tar bort all oklarhet.

Vänligen ange en DAX-fråga som innehåller fältnamn som'Table'[Column]eller[Measure].

Vanliga frågor (FAQ)

Är Copilots "gissning" en bugg som kommer att fixas?

Nej, det anses inte vara en bugg. Det är en grundläggande del av hur generativa AI-modeller fungerar. De är designade för att vara probabilistiska och "generera" det mest sannolika svaret baserat på input. Eftersom ingången (vag prompt + tvetydig modell) är tvetydig, är utdata en gissning. Fixningen är inte att ändra AI, utan att ta bort tvetydigheten från prompten och datamodellen.

Varför valde Copilot procentfältet istället för dollarbeloppet?

Det finns ingen enskild anledning. Det kan vara det[GrossProfitper]var alfabetiskt först i schemat, eller så lades det till mer nyligen, eller så gav AI:s träningsdata helt enkelt en något högre sannolikhet. Nyckeln är att det var en gissning. Det enda sättet att förhindra gissningen är att ta bort valet, antingen genom att skriva en specifik prompt ([GrossProfit]) eller genom att dölja det andra fältet från AI.

Vad är det enskilt bästa sättet att fixa detta?

För enslutanvändare, den bästa lösningen är att alltid använda fältnamn inom parentes som[ColumnName]i dina meddelanden.

För enframkallare, är den mest robusta lösningen att använda verktygen "Prep data for AI". Använd "Verifierade svar" för dina 5-10 vanligaste frågor och "AI-datascheman" för att dölja eventuella förvirrande eller onödiga kolumner från AI.

Behöver jag fortfarande använda bra namn om jag använder verktygen "Prep data for AI"?

Ja. Bra, tydligt namn (t.ex.Gross Profit Percentage) är grunden för en sund datamodell. Dessa namn hjälper mänskliga analytiker lika mycket som de hjälper AI. "Prep data for AI"-verktygen är ett kraftfullt andra lager av kontroll, men de bör användas med en väldesignad modell, inte som en patch för en dåligt designad.