Power BI Desktop'ta Soru-Cevap dil şemasını düzenleme ve tümceler ekleme
Verilerinizle ilgili sorular sormak için ortak ifadeler ve doğal dil kullanmak güçlü bir araçtır. Verileriniz yanıtladığında daha da güçlü olur. Power BI Soru-Cevap'a bir soru sorduğunuzda, doğru yanıt vermek için en iyi çabayı gösterir. Soru-Cevap yanıtlarını daha da iyi etkileşimler için geliştirmek için dil şemasını düzenleyebilirsiniz.
Her şey kurumsal verilerinizle başlar. Veri modeli ne kadar iyi olursa, kullanıcıların kaliteli yanıtlar alması o kadar kolay olur. Modeli geliştirmenin bir yolu, veri kümenizdeki tablo ve sütun adları arasındaki terimleri ve ilişkileri tanımlayan ve kategorilere ayıran bir dil şeması eklemektir. Power BI Desktop, dil şemalarınızı yönettiğiniz yerdir.
Soru-Cevap'ın iki tarafı vardır. birinci taraf hazırlık veya modellemedir. İkinci taraf ise sorular sormak ve verileri keşfetmek ya da tüketmektir. Bazı şirketlerde veri modelleyicileri veya BT yöneticileri olarak bilinen çalışanlar veri kümelerini bir araya getirmek, veri modellerini oluşturmak ve veri kümelerini Power BI'da yayımlamak için kullanabilir. Verileri çevrimiçi ortamda "tüketenler" farklı bir çalışan kümesi olabilir. Diğer şirketlerde bu roller birleştirilebilir.
Bu makale, veri modelleyicileri, veri kümelerini mümkün olan en iyi Soru-Cevap sonuçlarını sağlamak üzere en iyi duruma getiren kişilere yöneliktir.
Dil şeması nedir?
Dil şeması, konuşma bölümleri, eş anlamlılar ve tümceler de dahil olmak üzere bir veri kümesi içindeki nesneler için Soru-Cevap'ın anlaması gereken terimleri ve tümcecikleri açıklar. Bir veri kümesini içeri aktardığınızda veya veri kümesine bağlandığınızda Power BI, veri kümesinin yapısına göre bir dil şeması oluşturur. Soru-Cevap sorusunu sorduğunuzda, sorunuzun amacını bulmak için verilerdeki eşleşmeleri ve ilişkileri arar. Örneğin, isimleri, fiilleri, sıfatları, tümceleri ve diğer öğeleri arar. Ayrıca, hangi sütunların fiilin nesneleri olduğu gibi ilişkileri arar.
Muhtemelen konuşmanın bazı bölümlerine aşinasınızdır, ancak tümceler yeni bir terim olabilir. Tümceler, şeyler arasındaki ilişkiler hakkında nasıl konuştuğunuzdur (veya tümceciktir). Örneğin müşterilerle ürünler arasındaki ilişkiyi açıklamak için "müşteriler ürün satın alır" diyebilirsiniz. Ya da müşteriler ve yaşlar arasındaki ilişkiyi açıklamak için "yaşlar müşterilerin kaç yaşında olduğunu gösterir" diyebilirsiniz. Ya da müşterilerle telefon numaraları arasındaki ilişkiyi açıklamak için "müşterilerin telefon numaraları vardır" diyebilirsiniz.
Bu ifadeler birçok şekil ve boyutta gelir. Bazıları doğrudan veri modelindeki ilişkilere karşılık gelir. Bazıları sütunları içeren tablolarla ilişkilendiriyor. Diğerleri birden çok tablo ve sütunu karmaşık ilişkilerde birleştirir. Her durumda, günlük terimleri kullanarak işlerin nasıl ilişkili olduğunu açıklar.
Dil şemaları .yaml biçiminde kaydedilir. Bu biçim popüler JSON biçimiyle ilgilidir, ancak daha esnek ve daha kolay okunan bir söz dizimi sağlar. Dil şemaları düzenlenebilir, dışarı aktarılabilir ve Power BI Desktop'a aktarılabilir.
Önkoşullar
- Veri modelinizi tasarlamaya ve geliştirmeye yönelik ipuçları hakkında bilgi edinmek için bkz . Power BI'da Soru-Cevap'ı iyileştirmeye yönelik en iyi yöntemler. Eş anlamlılar ekleme hakkında önemli bir bölüm sağlar.
- Örnek .yaml ve .pbix dosyalarını indirin.
- Bir .yaml dosya düzenleyicisi yükleyin. Visual Studio Code’u öneririz.
.yaml dosyaları için düzenleyici ayarlama
Dil şeması .yaml dosyalarını düzenlemek için Visual Studio Code kullanmanızı öneririz. Visual Studio Code, .yaml dosyaları için kullanıma hazır destek içerir ve Power BI dil şeması biçimini özellikle doğrulamak için genişletilebilir.
Visual Studio Code’u yükleyin.
Daha önce kaydettiğiniz örnek dil şemasında .yaml dosyasına sağ tıklayın: QnALinguisticSchema.zip.
Başka bir uygulama seçin seçeneğiyle>Aç'ı seçin.
Visual Studio Code'u ve ardından Her zaman'ı seçin.
Visual Studio Code'da Red Hat ile YAML Desteği uzantısını yükleyin.
- Uzantılar sekmesini (soldaki menüden sonuncusu) veya CTRL+SHIFT+X tuşlarını seçin.
- "yaml" araması yapın ve listeden Red Hat'e göre YAML Desteği'ni seçin.
- Yeniden Yükle'yi> seçin.
Dil şemalarıyla çalışma
Dil şemalarıyla çalışmanın iki yolu vardır. Bunun bir yolu, Power BI Desktop'taki şeritten .yaml dosyasını düzenlemek, içeri ve dışarı aktarmaktır. Bu yol, Power BI Soru-Cevap Araçları deneyimi makalesinde ele alınmıştır. Soru-Cevap'ı geliştirmek için .yaml dosyasını açmanız gerekmez.
Dil şemasını düzenlemenin diğer yolu, .yaml dosyasını doğrudan dışarı aktarmak ve düzenlemektir. Dil şeması .yaml dosyasını düzenlerken, tablodaki sütunları farklı dil bilgisi öğeleri olarak etiketler ve bir iş arkadaşınızın bir soruyu ifade etmek için kullanabileceği sözcükleri tanımlarsınız. Örneğin, fiilin konusu ve nesnesi olan sütunları belirtirsiniz. İş arkadaşlarınızın modelinizdeki tablolara, sütunlara ve ölçülere başvurmak için kullanabileceği alternatif sözcükler eklersiniz.
Dil şemasını düzenleyebilmeniz için önce Power BI Desktop'tan açmanız (dışarı aktarmanız) gerekir. .yaml dosyasının aynı konuma geri kaydedilmesi içeri aktarma olarak kabul edilir. Ancak bunun yerine diğer .yaml dosyalarını da içeri aktarabilirsiniz. Örneğin, benzer bir veri kümeniz varsa ve konuşma bölümlerini ekleme, ilişkileri tanımlama, tümceler oluşturma ve eş anlamlılar oluşturma gibi işlemleri zaten yaptıysanız, bu .yaml dosyasını farklı bir Power BI Desktop dosyasında kullanabilirsiniz.
Soru-Cevap, tüm bu bilgileri daha iyi bir yanıt, otomatik tamamlama ve soruların özetini sağlamak için yaptığınız tüm geliştirmelerle birlikte kullanır.
Dil şemasını düzenleme
Dil şemanızı Power BI Desktop'tan ilk kez dışarı aktardığınızda, dosyadaki içeriğin çoğu veya tümü Soru-Cevap altyapısı tarafından otomatik olarak oluşturulur. Bu oluşturulan varlıklar, sözcükler (eş anlamlılar), ilişkiler ve tümceler State : Generated etiketiyle belirlenir. Bunlar çoğunlukla bilgilendirme amacıyla dosyaya eklenir, ancak kendi değişiklikleriniz için yararlı bir başlangıç noktası olabilir.
Dekont
Bu öğreticide yer alan örnek .yaml dosyası, bu öğretici için özel olarak hazırlandığı için State: Generated veya State: Deleted etiketlerini içermez. Bu etiketleri görmek için, İlişki görünümünde düzenlenmemiş bir .pbix dosyası açın ve dil şemasını dışarı aktarın.
Dil şeması dosyanızı Power BI Desktop'a geri aktardığınızda Durum: Oluşturuldu olarak işaretlenmiş her şey yoksayılır ve daha sonra yeniden oluşturulur. Bu nedenle, oluşturulan bazı içeriği değiştirmek isterseniz ilgili State: Generated etiketini kaldırın. Benzer şekilde, oluşturulan bazı içeriği kaldırmak isterseniz, Dil şeması dosyanızı içeri aktarırken yeniden oluşturulmaması için Durum: Oluşturulan etiketini Durum: Silindi olarak değiştirin.
Dışarı aktarın, sonra bir .yaml dosyasını içeri aktarın
Power BI Desktop'ta veri kümesini Model görünümünde açın.
Modelleme sekmesinde Dil Şeması>Dışarı Aktarma dil şeması'nı seçin.
Kaydedin. Dosya adı .lsdl.yaml ile biter.
Visual Code'da veya başka bir düzenleyicide açın.
Power BI Desktop'taki Model görünümünde, Modelleme sekmesinde Dil şeması>İçeri Aktar'ı seçin.
Düzenlenen .yaml dosyasını kaydettiğiniz konuma gidin ve seçin. Başarılı iletisi, dil şeması .yaml dosyasının başarıyla içeri aktarıldığını bildirir.
Dil şemasındaki tümceler
Tümceler, şeyler arasındaki ilişkiler hakkında nasıl konuştuğunuzdur (veya tümceciktir). Örneğin müşterilerle ürünler arasındaki ilişkiyi açıklamak için "müşteriler ürün satın alır" diyebilirsiniz.
Tümceler nereden geliyor?
Power BI, modelin yapısına ve sütun adlarına göre tahminlere göre dil şemasına otomatik olarak birçok basit tümce ekler. Örneğin:
- Sütunların çoğu, "ürünlerin açıklamaları vardır" gibi basit bir ifadeyle içeren tablolarıyla ilgilidir.
- Model ilişkileri, ilişkinin her iki yönü için de "siparişlerin ürünleri vardır" ve "ürünlerin siparişleri vardır" gibi varsayılan ifadelerle sonuçlanır.
- Sütun adlarına bağlı olarak, bazı model ilişkileri "siparişler şehirlere gönderilir" gibi daha karmaşık varsayılan tümcelere sahip olabilir.
Ancak kullanıcılarınız bazı durumlarda soru-cevapların tahmin bile edemedikleri şekillerde konuşur. Bu nedenle, kendi ifadelerinizi el ile eklemek isteyebilirsiniz.
Neden tümceler eklemelisiniz?
Tümce eklemenin ilk nedeni yeni bir terim tanımlamaktır. Örneğin, "en eski müşterileri listele" sorusunu sormak istiyorsanız, önce Soru-Cevap'a "eski" ile ne demek istediğinizi öğretmeniz gerekir. Bunu yapmak için "yaşlar müşterilerin kaç yaşında olduğunu gösterir" gibi bir ifade eklersiniz.
Tümce eklemenin ikinci nedeni belirsizliği çözmektir. Temel anahtar sözcük araması yalnızca sözcüklerin birden fazla anlamı olduğunda bu kadar ileri gider. Örneğin, "Chicago'ya uçuşlar", "Chicago'dan uçuşlar" ile aynı değildir. Ancak Soru-Cevap, "uçuşlar kalkış şehirlerinden" ve "uçuşlar varış şehirlerinedir" ifadelerini eklemediğiniz sürece hangisini kastettiğinizi anlamayacaktır. Benzer şekilde, Soru-Cevap yalnızca "müşteriler çalışanlardan araba satın alır" ve "çalışanlar müşterilere araba satar" ifadelerini ekledikten sonra "John'un Mary'ye sattığı arabalar" ile "John'un Mary'den aldığı arabalar" arasındaki farkı anlayacaktır.
İfade eklemenin son nedeni, ifadeleri iyileştirmektir. Soru-Cevap'ın "Müşterileri ve ürünlerini göster" sözlerini size geri döndürmek yerine, soruyu nasıl anladığınıza bağlı olarak "Müşterileri ve satın aldıkları ürünleri göster" veya "Müşterileri ve gözden geçirdikleri ürünleri göster" demeleri daha net olacaktır. Özel tümceler eklemek, yeniden ifadelerin daha açık ve net olmasını sağlar.
Tümce türleri
Farklı ifade türlerini anlamak için öncelikle birkaç temel dil bilgisi terimini hatırlamanız gerekir:
- İsim bir kişi, yer veya şeydir. Örnekler: araba, genç, Marty, flux kapasitör
- Fiil, bir eylem veya varlık durumudur. Örnekler: tarama, patlama, yutma, çıkarma
- Sıfat, bir adı değiştiren açıklayıcı bir sözcükdür. Örnekler: güçlü, büyülü, altın, çalınan
- Edat, bir isimden önce bir önceki isim, fiil veya sıfatla ilişkilendirmek için kullanılan bir kelimedir Örnekler: of, for, near, from
- Öznitelik, bir şeyin kalitesi veya özelliğidir.
- Ad, bir kişinin, hayvanın, yerin veya şeyin bilindiği veya başvurduğu bir sözcük veya sözcük kümesidir.
Öznitelik tümceleri
Öznitelik tümceleri Soru-Cevap'ın iş atlarıdır. Bir şey başka bir şeyin özniteliği olarak hareket ettiğinde kullanılırlar. Basit, basittir ve daha ince ve daha ayrıntılı bir ifade tanımlamadığınızda ağır kaldırma işlemlerinin çoğunu gerçekleştirirler. Öznitelik tümceleri "have" temel fiili ("ürünler kategorilere sahiptir" ve "ev sahibi ülkeler/bölgeler ev sahibi şehirlere sahiptir") kullanılarak açıklanmıştır. Ayrıca "of" ve "for" edatları ("ürün kategorileri" veya "ürünler için siparişler") ve iyelik ("John'un siparişleri") ile ilgili sorulara otomatik olarak izin verir. Öznitelik tümceleri şu tür sorularda kullanılır:
- Hangi müşterilerin siparişleri var?
- Ev sahibi şehirleri ülkeye/bölgeye göre artan şekilde listeleme
- Chai içeren siparişleri göster
- Siparişleri olan müşterileri listeleme
- Her ürünün kategorisi nedir?
- Robert King'in emirlerini say
Power BI, tablo veya sütun kapsama ve model ilişkileri temelinde modelinizde gereken öznitelik tümcelerinin çoğunu oluşturur. Genellikle bunları kendiniz oluşturmanız gerekmez. Aşağıda, bir öznitelik tümcesinin dil şemasında nasıl göründüğüne ilişkin bir örnek verilmişti:
product_has_category:
Binding: {Table: Products}
Phrasings:
- Attribute: {Subject: product, Object: product.category}
Ad Tümceleri
Veri modelinizde atlet adları veya müşteri adları gibi adlandırılmış nesneler içeren bir tablo varsa ad tümceleri yararlı olur. Örneğin, sorularda ürün adlarını kullanabilmek için "ürün adları ürünlerin adlarıdır" tümcesi gereklidir. Ad tümcesi ayrıca fiil olarak "adlandırılmış" seçeneğini de etkinleştirir (örneğin, "John Smith adlı müşterileri listeleyin"). Ancak, diğer tümcelerle birlikte kullanıldığında en önemlidir. Belirli bir tablo satırına başvurmak için bir ad değerinin kullanılmasına izin verir. Örneğin, "chai satın alan müşteriler" bölümünde Soru-Cevap, "chai" değerinin yalnızca ürün adı sütunundaki bir değer yerine ürün tablosunun tüm satırını ifade ettiğini söyleyebilir. Bu tür sorularda ad tümceleri kullanılır:
- Hangi çalışanlar Robert King olarak adlandırılır?
- Adı Ernst Handel
- Fernand De Montigny'nin sporu
- Mary adlı atletlerin sayısı
- Robert King ne satın alıyor?
Modelinizdeki ad sütunları için mantıklı bir adlandırma kuralı kullandığınızı varsayarsak (örneğin, "PrdNm" yerine "Ad" veya "ÜrünAdı"), Power BI modelinizde gereken ad tümcelerinin çoğunu otomatik olarak oluşturur. Genellikle bunları kendiniz oluşturmanız gerekmez.
Aşağıda, dil şemasının içinde bir ad tümcesinin nasıl göründüğüne ilişkin bir örnek verilmişti:
employee_has_name:
Binding: {Table: Employees}
Phrasings:
- Name:
Subject: employee
Name: employee.name
Sıfat tümceleri
Sıfat tümceleri, modelinizdeki öğeleri tanımlamak için kullanılan yeni sıfatları tanımlar. Örneğin, "mutlu müşteriler, "Des Moines'teki mutlu müşterileri listeleme" gibi sorular sormak için derecelendirme > 6'nın gerekli olduğu müşterilerdir. Farklı durumlarda kullanılacak çeşitli sıfat ifadeleri vardır.
Basit sıfat ifadeleri , "sonlandırılan ürünler durum = D olan ürünlerdir" gibi bir koşula dayalı olarak yeni bir sıfat tanımlar. Bu tür sorularda basit sıfat ifadeleri kullanılır:
- Hangi ürünler kullanımdan kaldırılıyor?
- Sonlandırılan ürünleri listeleme
- Altın madalyalıları listeleyin
- Sipariş bakiyesi olan ürünler
Aşağıda basit bir sıfat tümcesinin dil şemasının içinde nasıl göründüğüne ilişkin bir örnek verilmişti:
product_is_discontinued:
Binding: {Table: Products}
Conditions:
- Target: product.discontinued
Operator: Equals
Value: true
Phrasings:
- Adjective:
Subject: product
Adjectives: [discontinued]
Ölçüm sıfat tümceleri, "uzunluklar nehirlerin ne kadar uzun olduğunu gösterir" ve "küçük ülke/bölgelerin küçük kara alanlarına sahip olduğu" gibi sıfatın ne ölçüde uygulandığını gösteren sayısal bir değere dayalı olarak yeni bir sıfat tanımlar. Ölçüm sıfat tümceleri bu tür sorularda kullanılır:
- Uzun nehirleri listeleme
- En uzun nehirler hangileridir?
- Basketbolda altın kazanan en küçük ülkeyi/bölgeleri listeleyin
- Rio Grande ne kadar sürer?
Aşağıda, ölçüm sıfat tümcesinin dil şemasının içinde nasıl göründüğüne ilişkin bir örnek verilmişti:
river_has_length:
Binding: {Table: Rivers}
Phrasings:
- Adjective:
Subject: river
Adjectives: [long]
Antonyms: [short]
Measurement: river.length
Dinamik sıfat tümceleri , modeldeki bir sütundaki değerlere göre "renklerin ürünleri tanımlaması" ve "olayların olay cinsiyetlerine sahip olması" gibi yeni sıfatlar kümesini tanımlar. Dinamik sıfat tümceleri bu tür sorularda kullanılır:
- Kırmızı ürünleri listeleme
- Hangi ürünler yeşildir?
- Kadınlar için paten olaylarını gösterme
- Etkin olan sorunları sayma
Aşağıda, dinamik sıfat tümcesinin dil şemasında nasıl göründüğüne ilişkin bir örnek verilmişti:
product_has_color:
Binding: {Table: Products}
Phrasings:
- DynamicAdjective:
Subject: product
Adjective: product.color
İsim tümceleri
İsim tümceleri, modelinizdeki öğelerin alt kümelerini açıklayan yeni isimleri tanımlar. Bunlar genellikle modele özgü ölçüm veya koşul türlerini içerir. Örneğin, modelimiz için şampiyonları madalyalılardan, kara sporlarından su sporlarından, takımlardan bireylere veya yaş kategorilerinden (gençler, yetişkinler, yaşlılar) ayıran tümceler eklemek isteyebiliriz. Film veritabanımız için "floplar net kar < 0 olan filmlerdir" şeklinde isim tümceleri eklemek isteyebiliriz, böylece "flopları yıla göre sayma" gibi sorular sorabiliriz. Farklı durumlarda kullanılacak iki isim tümcesi biçimi vardır.
Basit isim tümceleri, "yükleniciler tam zamanlı = false olan çalışanlardır" ve "şampiyon, madalyaların >5 sayısı olan sporcudur" gibi bir koşula göre yeni bir isim tanımlar. Bu tür sorularda basit isim tümceleri kullanılır:
- Hangi çalışanlar yüklenicidir?
- Portland'daki müteahhitleri sayma
- 2016'da kaç şampiyon
Aşağıda, basit bir isim tümcesinin dil şemasının içinde nasıl göründüğüne ilişkin bir örnek verilmişti:
employee_is_contractor:
Binding: {Table: Employees}
Conditions:
- Target: employee.full_time
Operator: Equals
Value: false
Phrasings:
- Noun:
Subject: employee
Nouns: [contractor]
Dinamik isim tümceleri , modeldeki bir sütundaki değerlere (örneğin, "işler çalışanların alt kümelerini tanımlar" gibi) bir dizi yeni isim tanımlar. Dinamik isim tümceleri şu tür sorularda kullanılır:
- Chicago'daki kasiyerleri listeleme
- Hangi çalışanlar baristadır?
- 1992'de hakemleri listeleme
Aşağıda, dinamik isim tümcesinin dil şemasının içinde nasıl göründüğüne ilişkin bir örnek verilmişti:
employee_has_job:
Binding: {Table: Employees}
Phrasings:
- DynamicNoun:
Subject: employee
Noun: employee.job
Edat tümceleri
Edat tümceleri, modelinizdeki öğelerin edatlar aracılığıyla nasıl ilişkili olduğunu açıklamak için kullanılır. Örneğin, "şehirler ülkelerde/bölgelerdedir" ifadesi, "Washington'daki şehirleri sayma" gibi soruların anlaşılmasını geliştirir. Bir sütun coğrafi varlık olarak tanındığında bazı edat tümceleri otomatik olarak oluşturulur. Edat tümceleri bu tür sorularda kullanılır:
- New York'taki müşterileri sayma
- Dilbilim hakkındaki kitapları listeleyin
- Robert King hangi şehirde?
- Stephen Pinker'ın kaç kitabı var?
Aşağıda, bir edat tümcesinin dil şemasının içinde nasıl göründüğüne ilişkin bir örnek verilmişti:
customers_are_in_cities:
Binding: {Table: Customers}
Phrasings:
- Preposition:
Subject: customer
Prepositions: [in]
Object: customer.city
Fiil tümceleri
Fiil tümceleri, fiiller aracılığıyla modelinizdeki öğelerin nasıl ilişkili olduğunu açıklamak için kullanılır. Örneğin, "müşteriler ürün satın alır" tümcesi "peyniri kim aldı?" gibi soruların anlaşılmasını geliştirir. ve "John ne satın aldı?" Fiil tümceleri, genellikle "çalışanlar müşterilere ürün satar" gibi ikiden fazla şeyi birbiriyle ilişkili olan tüm tümce türlerinin en esnekidir. Fiil tümceleri bu tür sorularda kullanılır:
- Kim kime ne sattı?
- Hangi çalışan John'a chai sattı?
- Mary tarafından kaç müşteri chai satıldı?
- Mary'nin John'a sattığı ürünleri listeleyin.
- Kesintiye neden olan ürünler Boston çalışanları tarafından Chicago müşterilerine satıldı?
Fiil tümceleri de edat ifadeleri içerebilir, böylece "atletler yarışmalarda madalya kazanır" veya "müşterilere ürünler için para iadesi verilir" gibi esnekliklerini de ekleyebilir. Edatsal ifadeler içeren fiil tümceleri şu tür sorularda kullanılır:
- Visa Şampiyonası'nda kaç atlet altın madalya kazandı?
- Hangi müşterilere peynir için para iadesi verildi?
- Danell Leyva hangi yarışmada bronz madalya kazandı?
Bazı fiil tümceleri, bir sütun hem fiili hem de edat içeren olarak tanındığında otomatik olarak oluşturulur.
Aşağıda, bir fiil tümcesinin dil şemasının içinde nasıl göründüğüne ilişkin bir örnek verilmişti:
customers_buy_products_from_salespeople:
Binding: {Table: Orders}
Phrasings:
- Verb:
Subject: customer
Verbs: [buy, purchase]
Object: product
PrepositionalPhrases:
- Prepositions: [from]
Object: salesperson
Birden çok tümce içeren ilişkiler
Genellikle tek bir ilişki birden çok şekilde açıklanabilir. Bu durumda, tek bir ilişkinin birden fazla tümcesi olabilir. Tablo varlığı ile sütun varlığı arasındaki ilişkinin hem öznitelik tümcesine hem de başka bir tümcesine sahip olması yaygın bir durumdur. Örneğin, müşteri ve müşteri adı arasındaki ilişkide hem bir öznitelik tümcesi (örneğin, "müşterilerin adları vardır") ve bir ad tümcesi (örneğin, "müşteri adları müşterilerin adlarıdır") istersiniz, böylece her iki tür soruyu da sorabilirsiniz.
aşağıda, iki tümceyle bir ilişkinin dil şemasının içinde nasıl göründüğüne ilişkin bir örnek verilmiştir:
customer_has_name:
Binding: {Table: Customers}
Phrasings:
- Attribute: {Subject: customer, Object: customer.name}
- Name:
Subject: customer
Object: customer.name
"Müşteriler çalışanlardan ürün satın alır" ilişkisine alternatif "çalışanlar müşteri ürünleri satar" ifadesini eklemek başka bir örnek olabilir. Konu ve dolaylı nesnenin "ölçütü" ve "kime" varyasyonları Soru-Cevap tarafından otomatik olarak çıkarıldığından, "çalışanlar müşterilere ürün satar" veya "ürünler çalışanlar tarafından müşterilere satılır" gibi çeşitlemeler eklemeniz gerekmez.
Dikkat edilmesi gerekenler ve sorun giderme
Dil şeması biçimine uymayan bir .lsdl.yaml dosyasında değişiklik yaparsanız doğrulama dalgalı çizgiler sorunu gösterir:
Başka sorunuz var mı? Power BI Topluluğu sorun