Databricks Assistant を使用したビジュアライゼーションの作成
AI/BI dashboardを作成するときに、ユーザーは以前に定義したダッシュボードデータセットからチャートを作成するようにDatabricks Assistantにプロンプトできます。新しいグラフを作成するには、まずデータから何を学びたいのかを尋ねます。 アシスタントを使用してグラフを編集することもできます。 グラフを生成した後、構成パネルを使用して、生成されたビジュアライゼーションを操作および編集できます。 ユーザーは、アシスタントによって生成された視覚化を常に確認して、正確性を確認する必要があります。
プロンプトを使用して視覚化を生成するにはどうすればよいですか?
以下では、ダッシュボードデータセットがすでに定義されている既存のダッシュボードを使用してビジュアライゼーションを作成する方法について説明します。 新しいダッシュボードを作成する方法については、「 ダッシュボードの作成」を参照してください。
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[ ダッシュボード] をクリックして、ダッシュボードのリスト ページを開きます。
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ダッシュボードのタイトルをクリックして編集を開始します。
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[ データ ] タブをクリックして、ダッシュボードで定義または使用されているデータセットを確認します。
- グラフを生成するには、このセクションで少なくとも 1 つのデータセットを指定する必要があります。
- 複数のデータセットが指定されている場合、Databricks Assistant はユーザーの入力に応答する最適なデータセットを見つけようとします。
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[ キャンバス ] タブをクリックして、ダッシュボードのキャンバスに戻ります。
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視覚化ウィジェットを作成します。
[ ビジュアライゼーションの作成] をクリックしてビジュアライゼーション ウィジェットを作成し、マウスを使用してキャンバスに配置します。
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ビジュアライゼーションウィジェットにプロンプトを入力して、Enterを押します。
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アシスタントは、応答を生成するのに少し時間がかかる場合があります。 グラフが生成されたら、 それを [承認] または [拒否] を選択できます。
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グラフが目的のものでない場合は、[
Regenerate] ボタンを使用して入力を再試行します。
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入力を編集してから再試行することもできます。 更新されたプロンプトは、以前に生成されたチャートを変更します。
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変更されたチャートを拒否すると、チャートと入力は消去されます。 元の提案に戻すことはできません。
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Databricks Assistantまたは構成パネルを使用してグラフを編集できます。 視覚化ウィジェットを選択した状態で、次の操作を行います。
- 「
アシスタント 」アイコンをクリックします。入力プロンプトが表示されます。 チャートに新しいプロンプトを入力します。
- 画面の右側にある設定パネルを使用して、既存のチャートを調整します。
- 「
サポートされている機能
Databricks Assistant は、簡単なグラフ作成をサポートしています。
フィールドの数と入力
最大3つのフィールドを比較して、次のような入力に答えることができます。
- 私の製品の平均売上高はどれくらいでしたか?
- 私の製品の週あたりの平均売上はどれくらいでしたか?
- 地域別の製品の週あたりの平均売上高はどれくらいでしたか?
視覚化の種類
サポートされているビジュアルタイプには、棒グラフ、折れ線グラフ、面グラフ、散布図、円グラフ、カウンターなどがあります。 どのグラフの種類でも、次の設定がサポートされています。
- X、Y、および Color-by エンコードのフィールドの選択。
- 使用可能な変換 (SUM や AVG など) を選択します。
並べ替え、タイトル、説明、ラベル、特定の色の選択などの構成設定はサポートされていません。
より良い結果を得るためのヒント
- 具体的に。 グラフの種類と必要なフィールドをできるだけ詳細に指定します。
- Databricks Assistant は、テーブルと列のメタデータにのみアクセスでき、行レベルのデータにはアクセスできません。 したがって、質問がデータ内の特定の値に依存している場合、ビジュアライゼーションが正しく作成されない可能性があります。
Databricks Assistant とは?
Databricks Assistant は、ユーザーが Databricks プラットフォームをより効率的に使用できるようにする AI コンパニオンです。 Databricks Assistant を使用したビジュアライゼーションの作成は、ダッシュボード データセットに関する質問にすばやく回答することを目的としています。 その答えは、テーブルと列のメタデータに基づいています。 ユーザーの質問に関連するメタデータが見つからない場合は、回答を拒否します。 AIは新しいので、間違いはあり得ます。 視覚化エディターを使用して、適切なフィールドが正しく選択されていることを確認します。