當人工智慧代理人傳回查詢結果時，它面臨一個設計決策：哪種圖表類型最能代表該資料？錯誤的選擇可能會產生誤導——餅圖代表 15 個類別，折線圖代表非時間數據，長條圖沒有排序。做到這一點是一項偽裝成技術挑戰的用戶體驗挑戰。
圖表選擇邏輯
該代理人評估三個因素：資料形狀（有多少維度、有多少度量、基數）、分析意圖（比較、分佈、趨勢、組成）和用戶情境（他們是否在行動裝置上，他們之前問過什麼）。在此基礎上，它應用決策樹：時間序列→折線圖，分類比較→長條圖，≤5個類別的部分整體→圓餅圖或圓環圖，相關性→散佈圖。
何時覆蓋預設值
規則還不夠。如果用戶詢問“顯示趨勢”，則折線圖是顯而易見的。但如果他們問“哪個地區表現最好？”，排序的長條圖比表格更能傳達排名。代理應該理解問題的意圖，而不僅僅是數據的形狀。
行動優先視覺化
在行動裝置上（大多數對話式 BI 互動發生在行動裝置上），圖表選擇受到螢幕尺寸的限制。超過 4 個切片的圓餅圖無法讀取。超過 8 個長條的長條圖需要水平滾動。代理必須簡化 — 聚合、過濾或選擇在 375 像素寬的螢幕上工作的不同圖表類型。
人類的超越
自動產生的圖表應該始終是可覆蓋的。如果用戶說“將其顯示為表格”或“將其設為散點圖”，則代理應立即遵守。我們的目標是在 90% 的情況下自動獲得正確的圖表，並在另外 10% 的情況下輕鬆進行手動選擇。
重點
- 圖表選擇邏輯
- 何時覆蓋預設值
- 行動優先視覺化
- 人類的超越
結論
自動產生的圖表應該始終是可覆蓋的。如果用戶說“將其顯示為表格”或“將其設為散點圖”，則代理應立即遵守。目標是獲得 90% 的正確圖表...
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