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Amazon 快速聊天说明 - Amazon Quick

本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异,则一律以英文原文为准。

Amazon 快速聊天说明

在 Amazon Quick 中,当您与仪表板和数据集聊天时,每个答案都包含一个解释,显示模型是如何得出每个数字声明的,包括模型使用的数据源、假设、筛选器、计算和 SQL 查询。您无需通过查找原始来源并重新创建逻辑来手动验证每个答案,只需单击一下按钮即可直接查看模型的假设。

“解释” 按钮出现在聊天答案的底部,其中包含来自结构化来源的数字声明。

与您的仪表板聊天

当您与仪表板数据聊天时,打开说明以查看选择了哪些仪表板和工作表。您还可以查看应用了哪些过滤器。这可以帮助您验证答案是否符合您的意图。

例如,假设你打开 “试驾转换” 仪表板,问 “哪些电动汽车车型的满意度几乎满分,但转化率却很低?” 你想看看有些汽车试驾是否良好,但没有促成销售。打开 “解释” 并查看 “假设” 部分。Chat 使用车辆型号命名术语来定义 “电动汽车模型”。它搜索了以 “E”(电动)或 “SE”(运动型电动)结尾的名字。尽管在大多数情况下这可能是正确的,但确保准确性的最佳字段是 “vehicle_fueltype”。你可以直接在聊天中输入:“使用车辆燃料类型来识别电动汽车。” 然后,打开刷新后的正确解释。

使用样本数据进行解释,显示 “电” 定义为以 “E”、“SE” 结尾或包含 “SE ALL4” 的模型。
更新了解释,更正了定义,使用燃料类型等于电力。

解释组件

  • 在中找到的数据-显示见解来源的仪表板和相应的工作表。

  • 筛选器-列出用于得出答案的仪表板筛选器值。

  • 假设 — 直接从数据(如引用代理指令)或世界知识中解压缩任何大型语言模型 (LLM) 派生的定义。

  • 计算解释-显示模型为得出答案而执行的任何计算,以自然语言和数学公式形式呈现。

与您的数据集聊天

当你直接与数据集聊天时,你可以看到生成的 SQL 查询。使用这些查询来验证模型是否理解您的意图。在汽车经销商的例子中,假设你问 “缺席率是多少,哪款车型最难以应对?”

  • 在中找到的数据-显示见解来源的数据集。

  • 假设 — 直接从数据(例如引用数据集级别的描述性元数据)或世界知识中解压缩任何 LLM-derived 定义。

  • 计算解释-显示模型为得出答案而执行的任何计算,以自然语言和数学公式形式呈现。

  • 生成的 SQL-显示生成每个数字声明的特定 SQL 查询。

来自数据集的答案的解释面板,显示产生每个声明的 SQL 查询。