Tableau-Hilfe

Die KI in Tableau Cloud wird von der generativen Einstein-KI unterstützt. Wenn Sie generative KI-Funktionen in Tableau Cloud verwenden, z. B. indem Sie Tableau Agent bitten, beim Erstellen einer Visualisierung zu helfen oder eine Beschreibung für eine Datenquelle in Tableau Catalog vorzuschlagen, werden Einstein-Anfragen und möglicherweise Data Cloud-Credits (Datendienste-Guthaben) verbraucht.

Einstein-Anfragen sind eine Verbrauchsmetrik für generative KI und gehen bei jeder Verwendung einer Funktion für KI in Tableau zu Lasten Ihrer gesamten Einstein-Anfragen-Zuteilung. Eine Liste der Funktionen der KI in Tableau finden Sie unter KI in Tableau-Funktionen(Link wird in neuem Fenster geöffnet).

Data Cloud-Guthaben wird durch die Prüfdatenfunktion der generativen KI (auch als Audit Trail oder Prüfpfad bezeichnet) verbraucht, mit der Sie die Nutzung der generativen KI in Ihren Tableau-Sites und Ihrer Salesforce-Organisation verfolgen können.

Die Anzahl der verbrauchten Credits für Einstein-Anfragen hängt von der Anzahl der benötigten Prompts und der Länge der Prompts (sowohl System als auch Benutzer) ab, die an unsere Large Language Model(LLM)-Anbieter gesendet werden. Die Anzahl der verbrauchten Data Cloud-Credits hängt von der Anzahl der verarbeiteten Zeilen oder Datensätze ab.

Hinweis: Die Zusammenfassung von Erkenntnissen (Teil von Tableau Pulse) ist eine Funktion der KI in Tableau. Sie verarbeitet keine Einstein-Anfragen und ist in allen Editionen von Tableau (Standard, Enterprise und Tableau+) verfügbar.

Einstein-Anfragen

Direkte Aufrufe an ein unterstütztes Large Language Model(LLM)-Gateway wirken sich auf Ihren Verbrauch von Credits aus. Die Anzahl der verbrauchten Einstein-Anfragen variiert und kann je nach Funktion und Art und Weise, wie der Benutzer mit der Funktion interagiert, variieren.

Es ist nicht möglich, einen Teil Ihrer Credits nach Funktion zuzuweisen. Wenn Sie beispielsweise Tableau Agent zum Erstellen von Visualisierungen, zum Bereinigen von Daten in Tableau Prep oder für die erweiterte F&A-Funktion (Erkunden) in Tableau Pulse verwenden, werden Einstein-Anfragen aus dem gesamten Pool an Credits verbraucht, die Ihrer Organisation zugewiesen sind.

Weitere Informationen zu den Nutzungsgebühren für Einstein-Anfragen finden Sie auf der Tarifkarte für Einstein-Anfragen(Link wird in neuem Fenster geöffnet).

Die Berechnung des Verbrauchs durch Einstein-Anfragen basiert auf:

• Die Anzahl der LLM-API-Aufrufe, die für jede Funktionsnutzung erforderlich sind.

• Die Länge der Eingabeaufforderung, die an die LLM-Anbieter gesendet wird.

• Die vom LLM für jeden LLM-API-Aufruf zurückgegebene Antwort (gemessen in Wörtern).

Wenn Sie sich mit Tableau Agent unterhalten, seien Sie also genau in Bezug darauf, was Tableau Agent tun soll, und begrenzen Sie unnötige Hin- und Hergespräche. Dies kann dazu beitragen, den Verbrauch von Einstein-Anfragen zu reduzieren und gleichzeitig die besten Ergebnisse zu liefern. Wenn Sie beispielsweise „Hallo Tableau Agent“ oder „Danke, das ist genau das, was ich brauchte!“ eingeben, löst dies jeweils einen Aufruf des LLM aus. Weitere Tipps zur optimalen Nutzung von Tableau Agent finden Sie unter Tipps für optimale Ergebnisse mit Tableau Agent(Link wird in neuem Fenster geöffnet).

LLM-API-Aufrufe, die pro Funktionsnutzung erforderlich sind

Die Anzahl der pro Funktionsnutzung erforderlichen LLM-API-Aufrufe hängt von der Komplexität der Aufgabe ab, die die Funktion ausführt. Damit Tableau Agent beispielsweise eine Visualisierung erstellen kann, sind mehrere LLM-API-Aufrufe erforderlich:

• Ein LLM-API-Aufruf zum Interpretieren der Abfrage und Zuordnen zu einem unterstützten Skill-Set.

• Ein oder mehrere LLM-API-Aufrufe, um die Aufgabe der Visualisierungserstellung auszuführen.

Aufrufgröße

Der Verbrauch von Einstein-Anfragen wird auch durch die Größe des Aufrufs beim LLM beeinflusst. Dies ist eine Kombination aus der Länge des an das LLM gesendeten Prompts (Anzahl der Wörter) und der Länge der empfangenen Antwort.

Die Aufrufgröße wird durch die folgenden Faktoren bestimmt:

• Die Anzahl der Wörter im System (Basisprompt), das von den Tableau-Ingenieuren entwickelt wurde. Dazu kann auch die Anzahl der Wörter gehören, die aus der Datenquelle (Metadaten, Erkenntnisse usw.) in den Prompt eingefügt werden, um die Genauigkeit zu gewährleisten.

• Die Anzahl der Wörter in der Anfrage des Benutzers an das LLM.

• Die Anzahl der Wörter in der Antwort des LLM.

Berechnen des Verbrauchs an Einstein-Anfragen

Zum Verbrauchsrechner für Einstein-Anfragen für KI in Tableau-Funktionen gehören:

• Ein Verwendungstyp-Multiplikator, der vom verwendeten LLM abhängt.

• Ein API-Aufrufgrößenfaktor, der mit der Größe des API-Aufrufs verknüpft ist.

Den API-Aufrufgrößenfaktor, den Multiplikator für Einstein-Anfragen und Berechnungsbeispiele finden Sie auf der Preisliste für Einstein-Anfragen(Link wird in neuem Fenster geöffnet). KI in Tableau unterstützt derzeit nur Salesforce-fähige grundlegende LLMs, daher gilt der Standard-Nutzungstyp „Generative Einstein-KI“.

Data Cloud-Guthaben

Data Cloud-Guthaben wird durch den Einsatz von KI in Tableau-Funktionen nicht direkt verbraucht. Stattdessen werden diese Credits von der Einstein-Vertrauensebene verbraucht, auf der die KI in Tableau aufbaut, und zwar über eine Prüfdatenfunktion der generativen KI, die als Audit Trail bekannt ist.

Mit Audit Trail können Ihre Informationssicherheitsteams die Funktionen der Einstein-Vertrauensebene überwachen, einschließlich musterbasierter Datenmaskierung und Toxizitätserkennung. Diese Funktion verwendet Data Cloud-Guthaben (in Form von Credits, die beim Kauf von KI in Tableau zugewiesen werden) für die Aufnahme, Speicherung und Verarbeitung von KI-Nutzungsdaten.

Audit Trail trägt dazu bei, die Sicherheit und Genauigkeit der generierten KI-Antworten aufrechtzuerhalten. Es speichert den Prompt und die Antwort für jeden LLM-API-Aufruf zusammen mit anderen Audit-Daten für maximal 30 Tage in Ihrer Salesforce Data Cloud-Instanz. Weitere Informationen zu den Arten von Prüfdaten, die für die Audit- und Feedback-Funktion der generativen KI erfasst werden, finden Sie unter Audit- und Feedbackdaten der generativen KI(Link wird in neuem Fenster geöffnet) in der Salesforce-Hilfe.

Data Cloud-Credits werden verbraucht, wenn Audit Trail Daten während eines LLM-API-Aufrufs aufnimmt. 1 LLM-API-Aufruf nimmt 24 Zeilen Audit-Trail-Daten in Data Cloud auf und verwendet den Nutzungstyp „Batch Data Pipeline“.

Hinweis: Der Verbrauch von Data Cloud-Guthaben stammt ebenfalls aus einem Pool zugeteilter Credits. Wenn Sie beispielsweise einen Audit- und Feedback-Datenbericht für generative KI von Einstein generieren, verwendet er die Nutzungsart „Datenabfragen“ und verbraucht Data Cloud-Guthaben. Wenn Sie über andere Salesforce Cloud-Funktionen verfügen, die Data Cloud-Guthaben verbrauchen, kann sich dies ebenfalls auf die verfügbaren Guthaben in Ihrem Pool auswirken. Weitere Informationen finden Sie unter Abrechenbare Nutzungsarten für Data Cloud(Link wird in neuem Fenster geöffnet) und Zugriff auf Audit- und Feedback-Datenberichte und -Dashboards für die generative KI von Einstein(Link wird in neuem Fenster geöffnet) in der Salesforce-Hilfe.

Informationen zur Schätzung der Anzahl der Data Cloud-Guthaben finden Sie unter Data Cloud-Multiplikatoren(Link wird in neuem Fenster geöffnet). Weitere Informationen zu den Verwendungsarten für Audit und Feedback finden Sie unter Überlegungen zur Rechnungsstellung für Audit und Feedback(Link wird in neuem Fenster geöffnet) in der Salesforce-Hilfe.

Sie können Tableau auch verwenden, um Data Cloud abzufragen und Visualisierungen Ihrer KI-Audit- und Feedback-Daten zu erstellen. Weitere Informationen finden Sie unter Anzeigen der Nutzung von Einstein-Anfragen

Überlegungen zur Rechnungsstellung für KI in Tableau

KI in Tableau verwendet die folgenden abrechenbaren Nutzungsarten. Um den Überblick über Ihre Nutzung zu behalten, können Sie die digitale Geldbörse verwenden, ein kostenloses Kontoverwaltungstool in Salesforce Data Cloud, das nahezu in Echtzeit Verbrauchsdaten für aktivierte Produkte bereitstellt. Die digitale Geldbörse zeigt Ihnen die Gesamtzahl der verbrauchten Einstein-Anfragen und Data Cloud-Credits sowie Ihr verbleibendes Guthaben an.

Die digitale Geldbörse bietet auch vorgefertigte Dashboards, die die Anzahl der Benutzer, die Anzahl der Anfragen und andere Details anzeigen. Sie können auch von Tableau aus eine Verbindung zu den Tabellen der digitalen Geldbörse in Data Cloud herstellen und Visualisierungen für Ihre Verbrauchsdaten erstellen. Weitere Informationen finden Sie unter Anzeigen der Nutzung von Einstein-Anfragen

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