向 AI 询问 DTP
简介¶
Ask AI for DTP 通过简化和加速 DTP 的定义与维护，为管理员用户提供支持。
具体而言，Ask AI 在以下用例中为管理员用户提供支持：
- 数据模型信息：识别可由 DTP 操作的分析工作区对象（数据集字段、参数、函数等）。
- 从文本到 SQL：定义和维护 DTP SQL 公式（存在于筛选器、执行条件、匹配字段等中）。
重要：该功能仅支持 AWS 客户；不支持 Azure 客户。
同步 DTP 参数化¶
确保 Ask AI 拥有响应用户所需全部信息的第一步是同步分析工作区中的数据。
对于特定更改（插入、修改和/或删除元数据——如数据集字段、类型、AW 参数或 DTP 循环），此操作会自动执行，从而允许用户使用 Ask AI 而无需担心手动同步数据。
重要：在导入环境或分析工作区的所有情况下，或在灾难恢复的情况下，必须手动执行此操作。（Application Database > Navigation Panel > Analytic Information Hub > 工作区磁贴上的操作菜单 > Ask AI: sync DTP settings）
Chat Ask AI¶
重要：仅当用户功能 0004268 - DTP AskAi Assistant 启用时，Ask AI 按钮才可见。
启用后，该按钮仅在 DTP 操作和匹配字段页面中处于活动状态。从这两个页面，您可以使用聊天提交与 2 个用例相关的请求：数据模型信息和从文本到 SQL。
用户的请求可以手动输入，也可以通过语音命令输入。
当用户手动输入或通过语音命令输入的请求发送后，答案经处理后显示在聊天中。有关更多详细信息，请参见使用 Chat Ask AI
重要：数据模型的定义直接决定 Ask AI 聊天响应的质量。
因此，在定义分析工作区时，重要的是避免含糊不清的对象、描述不直观的对象，或引用系统概念的对象（例如：避免引用系统关键字（如 'SOURCE' 或 'TARGET'）的字段和描述）。
数据模型信息¶
通过 Ask AI 聊天，用户可以查询其正在使用的分析工作区的数据模型定义，以及系统参数或与统一 SQL 语法相关的 F_ 函数。参见统一 SQL 语法
提交请求的应用程序上下文由页面上选择的操作决定。
聊天中的请求必须始终引用正在请求信息的数据集，使用诸如"来自源数据集"、"来自参考数据集"等表达方式。如果请求中未指定数据集，Ask AI 聊天将从操作的目标数据集中检索信息。
示例 1 - 关于数据集定义的问题
用户可以询问有关操作所属活动的目标数据集中的字段，或有关操作的源数据集或参考数据集的问题。
此类问题在定义 SQL 筛选器或匹配字段时很有帮助，无需打开数据集定义页面进行分析。
| 元素 | 描述 |
|---|---|
| 给我源数据集的文本类型字段 | 源数据集中定义的文本类型的前 10 个字段代码列表，以逗号分隔。 |
| 给我 FIELD_1 字段的描述 | FIELD_1：字段描述 0 FIELD_1 |
重要：Ask AI 可以按相似性工作，尝试检索给定请求的最佳匹配。这意味着如果用户在代码中打错字——例如，输入 FIEELD_1 而不是 FIELD_1——系统仍会尝试检测最佳匹配并建议 FIELD_1 字段。但是，验证聊天提供的答案由用户负责。
同样，如果数据集中存在其他代码相似的字段，例如 FIELD_11 或 FIELD_12，聊天将提供这些字段的列表。
示例 2 - 关于 AW 参数的问题
用户可以询问在分析工作区级别定义的参数，而无需导航到其定义页面。
用户可以使用诸如"参数 AW"、"参数 @"或"@PARAM_NAME@"等表达方式来引用这些参数。
| 如果... | ...那么 |
|---|---|
示例 3 - 关于系统参数的问题
用户可以询问系统参数，使用诸如"系统参数"、"上下文参数"、"参数 #"、"#PARAM_NAME#"等表达方式来引用它们。
| 如果... | ...那么 |
|---|---|
示例 4 - 关于 F_ 函数的问题
用户可以查询用于编写统一语法 SQL 公式的 F_ 函数；参见统一 SQL 语法
| 如果... | ...那么 |
|---|---|
| 给我 isnull 的统一语法 | Ask AI 返回： F_NVL(FIELD, VALUE) |
| 给我 F_ISNUMERIC 针对 Postgres 数据库的转换 | Ask AI 返回： F_ISNUMERIC(expression): CASE WHEN %1$s ~ '^(-)?\d+(.\d+)?(\,\d+)?$' is true THEN 1 ELSE 0 END |
| 给我 F_SUBSTR 的转换 | Ask AI 返回当前数据库供应商语法中该函数的转换。 |
从文本到 SQL¶
通过 Ask AI 聊天，用户可以就数学公式、SQL 公式、筛选器、运行条件、组合数据集字段、F_ 函数、AW 和系统参数的定义提出请求。
用户以自然语言表达的请求由 Ask AI 聊天解释，该聊天在数据集代码、参数和函数中检索最佳匹配。
提交请求的应用程序上下文由页面上选择的操作决定。
通过聊天提出的请求必须始终引用正在请求信息的数据集，使用诸如"来自源数据集"、"来自参考数据集"等表达方式。如果请求中未指定数据集，Ask AI 聊天将从操作的目标数据集中检索信息。
示例 5 - 从文本到 SQL
| 如果... | ...那么 |
|---|---|
| 当产品在 'A' 和 'B' 列表中时，则将价格除以 100，否则应用折扣价 | Ask AI 返回： CASE WHEN PRODUCT IN ('A', 'B') THEN PRICE / 100 ELSE DISC_PRICE END 其中公式中提到的字段是聊天识别的最佳匹配，对应于请求中提供的描述。 注意： 需要使用上标来指示文本字符串，以避免与数据集中的任何字段产生歧义。 |
| 将价格乘以 1 与折扣价之间的差 | Ask AI 返回： (PRICE * (1 - DISC_PRICE)) 其中公式中提到的字段是聊天识别的最佳匹配，对应于请求中提供的描述。 |
| 当参数 # scenario 包含 2025 时应用条件 | Ask AI 返回：F_INSTR('#SCENARIOS#', '2025') > 0 |
注意：系统始终尝试使用统一语法构建公式，确保公式独立于当前数据库。如果用户希望使用正在使用的数据库特定的语法，则必须在请求中指明不应使用 F_ 函数（例如：'当参数 # scenario 包含 2025 时应用条件；不要使用 F_'）。
重要：对于上述所有用例，如果 Ask AI 聊天无法识别用户引用的对象，它将提供说明性响应，指出缺少哪些信息。
示例 6 - 未找到信息
| 如果... | ...那么 |
|---|---|
| 给我源数据集的 FIELD_1 字段的描述 | 如果源数据集中没有提到的字段，Ask AI 返回如下消息：字段 'FIELD_1' 不存在于可用数据中。 注意： 答案将使用与问题相同的语言给出。 |
Ask AI 的错误管理¶
使用 Ask AI 时，可能会出现无法获得响应的情况。 在这种情况下，会显示错误消息以帮助更好地理解所发生的问题。
示例 7 - 错误消息
| 如果... | ...那么系统显示错误消息： |
|---|---|
| Ask AI 的 DTP 项目尚未填充来自 CCH Tagetik 的数据 | "DTP 参数化中使用的数据未同步。请执行同步以继续使用 Ask AI" |