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构建人工智能驱动分析的未来

为 Tableau 构建 Einstein Copilot 的 AI 基础设施涉及哪些复杂问题? 其中一个主要挑战是优先开发基准测试系统。该系统从各种来源收集数据,在评估问答互动的有效性方面发挥着至关重要的作用。为了优化数据处理工作流程,团队投入了大量资源来开发遥测和数据管道。 增强 Einstein Copilot for Tableau 的智能功能是另一个重点。这涉及: 将标准和定制模型集成到生产环境中。使用 Salesforce  Einstein Trust Layer 来保护请求和响应。为了确保这些模型的适用性,团队依靠基准测试系统来评估模型性能并做出明智的决策。 以授权客户数据为基础。我们智能地将最少的数据发送到 LLM,同时保持顶级安全性。元数据最初由字段识别使用,算法可以进一步研究维度的值,以便更准确地提供上下文 考虑到 Tableau 最佳实践,从丰富的上下文中生成代码。代码包括计算或概念规范,并由 Viz 平台转换为可视化。该团队旨在确保客户能够从最佳可用选项中受益,并且所提供的智能是透明的。这意味着要避免采用一刀切的方法,而是根据每个客户的个人需求量身定制模型。 在为 Tableau 开发 Einstein Copilot…

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