Atlassian Intelligence progettata per la trasparenza
Il nostro impegno per "un'azienda aperta" per una comunicazione aperta, per la responsabilità e per aiutare i team a utilizzare AI in modo responsabile.
Atlassian Intelligence è progettato per accelerare la collaborazione e consentire ai team di lavorare più rapidamente. Capire come funziona Atlassian Intelligence aiuterà i tuoi team a utilizzare questo strumento in modo più efficace. In questa pagina, spiegheremo come funzionano i nostri prodotti e funzionalità basati sull'IA, quali attività possono svolgere e come influiscono sulle modalità di utilizzo delle nostre soluzioni. Pensiamo che fornirti le informazioni su questa pagina ti aiuterà a ottenere il massimo dai nostri prodotti e dal lavoro del tuo team. Per sapere di più sul nostro impegno nella creazione sostenibile di nuove tecnologie, scopri i nostri Principi della tecnologia responsabile.
Raggruppamento degli avvisi
Il raggruppamento degli avvisi di Atlassian Intelligence è basato su modelli linguistici di grandi dimensioni sviluppati da OpenAI e altri modelli di machine learning. Tra questi troviamo i modelli OpenAI descritti qui. Atlassian Intelligence utilizza questi modelli di machine learning per analizzare e generare gruppi di avvisi e fornire suggerimenti correlati (gruppi di avvisi e addetti alla risposta precedenti) all'interno dei nostri prodotti in base alla somiglianza del contenuto degli avvisi o dei tag utilizzati. Atlassian Intelligence utilizza quindi modelli linguistici di grandi dimensioni per analizzare e generare descrizioni e contenuti in linguaggio naturale per questi gruppi all'interno dei nostri prodotti. Questi modelli linguistici di grandi dimensioni generano risposte basate sui tuoi input e sono probabilistici. Ciò significa che le risposte vengono generate prevedendo la parola o il testo successivo più probabile, in base ai dati su cui sono stati addestrati. Scopri di più sulle funzionalità dei modelli di OpenAI o su questo approccio nei documenti di ricerca di OpenAI. |
Il raggruppamento degli avvisi utilizza Atlassian Intelligence per identificare e raggruppare avvisi simili. Aiuta anche a identificare e consigliare gruppi di avvisi e addetti alla risposta per gli avvisi (o team di addetti alla risposta) precedenti, in base alla somiglianza semantica del contenuto o dei tag degli avvisi utilizzati. Quando vuoi trasformare il gruppo di avvisi in un imprevisto, il raggruppamento di avvisi precompilerà anche tutte le informazioni contestuali da esaminare nell'ambito del processo di creazione dell'imprevisto. Riteniamo che il raggruppamento degli avvisi funzioni meglio nei seguenti scenari:
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È importante ricordare che, per effetto del modo in cui operavano sul raggruppamento degli avvisi, questi modelli possono talvolta presentare comportamenti imprecisi, incompleti o inaffidabili. Ad esempio, le risposte che ricevi potrebbero non riflettere con precisione i contenuti su cui si basano o potrebbero includere contenuti che sembrano logici ma sono incompleti o non affidabili. Nel caso dei gruppi di avvisi che vedi, potrebbero non riflettere esattamente la somiglianza semantica dei loro tag. Abbiamo scoperto che il raggruppamento degli avvisi è meno utile negli scenari in cui:
Per questo motivo, ti invitiamo a pensare alle situazioni in cui usi Atlassian Intelligence e a verificare la qualità delle risposte che ricevi prima di condividerle con gli altri. Potresti anche assicurarti di seguire, insieme al tuo team, pratiche coerenti nell'uso dei tag degli avvisi. |
Ci rendiamo conto che potresti avere delle domande sul modo in cui il raggruppamento degli avvisi utilizza i tuoi dati. Questa sezione integra le informazioni disponibili nel nostro Trust Center. Elaboriamo:
Trattiamo i tuoi dati degli avvisi per addestrare una versione del modello di machine learning a riconoscere i modelli specifici dei tuoi avvisi. Questa versione è utilizzata solo per offrirti un'esperienza migliore:
Per quanto riguarda i tuoi dati, il raggruppamento degli avvisi applica le seguenti misure:
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Atlassian Intelligence risponde su Jira Service Management
Le risposte di Atlassian Intelligence sono basate su ampi modelli linguistici sviluppati da OpenAI. Questi modelli includono i modelli OpenAI descritti qui. Atlassian Intelligence utilizza questi modelli per analizzare e generare un linguaggio naturale all'interno dei nostri prodotti. Questi modelli generano risposte in base ai tuoi input e sono di natura probabilistica. Ciò significa che le loro risposte vengono generate prevedendo la parola o il testo successivo più probabile, in base ai dati su cui sono stati formati. Scopri di più sulle funzionalità dei modelli di OpenAI o su questo approccio nei documenti di ricerca di OpenAI. |
La funzionalità di risposta di Atlassian Intelligence si collega all'assistente virtuale di Jira Service Management. Utilizza l'intelligenza artificiale generativa per effettuare ricerche negli spazi collegati della tua knowledge base e rispondere alle domande dei clienti. Riteniamo che le risposte di Atlassian Intelligence funzionino meglio quando:
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È importante ricordare che, a causa del modo in cui i modelli utilizzati per alimentare le risposte di Atlassian Intelligence funzionano, questi a volte possono presentare comportamenti imprecisi, incompleti o inaffidabili. Ad esempio, le risposte che ricevi potrebbero non riflettere con precisione i contenuti su cui si basano o potrebbero includere contenuti che sembrano ragionevoli ma sono incompleti o non affidabili. Abbiamo scoperto che le risposte di Atlassian Intelligence sono meno utili nei casi in cui:
Per questo motivo, ti invitiamo a pensare alle situazioni in cui usi Atlassian Intelligence e a verificare la qualità delle risposte che ricevi prima di condividerle con gli altri. Altri fattori da considerare:
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Sappiamo che potresti avere domande su come vengono utilizzati i tuoi dati dalle risposte di Atlassian Intelligence in Jira Service Management. Questa sezione integra le informazioni disponibili nel nostro Trust Center. Elaboriamo:
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Automazione tramite Atlassian Intelligence
L'automazione tramite Atlassian Intelligence è basata su modelli GPT sviluppati da OpenAI. Sono inclusi i modelli OpenAI descritti qui. Atlassian Intelligence utilizza questi modelli per analizzare l'input in linguaggio naturale e generare per te una regola di automazione in Jira e in Confluence. Questi modelli generano risposte in base ai tuoi input e sono di natura probabilistica. Ciò significa che le loro risposte vengono generate prevedendo la parola o il testo successivo più probabile, in base ai dati su cui sono stati formati. Scopri di più sulle funzionalità dei modelli di OpenAI o su questo approccio nei documenti di ricerca di OpenAI. |
La creazione di regole di automazione è al centro dell'esperienza di automazione quotidiana e vogliamo renderla ancora più semplice aggiungendo Atlassian Intelligence al builder di regole di automazione in Jira e in Confluence. Ora puoi creare facilmente regole di automazione semplicemente digitando e descrivendo ciò che vuoi automatizzare e lasciare che Atlassian Intelligence si occupi al posto tuo di tutto il duro lavoro della creazione della regola. Scopri di più sull'automazione tramite Atlassian Intelligence per Jira e per Confluence. Riteniamo che l'automazione tramite Atlassian Intelligence per Jira e per Confluence funzioni meglio in scenari in cui non si ha la certezza di come iniziare o si desidera accelerare il processo di creazione delle regole. Non sai come creare una regola di automazione in modo ottimale?Le regole di automazione sono create da una combinazione di diversi tipi di componenti: trigger, azioni, condizioni e branch. Pensa ai componenti come ai building block i di una regola. Per creare con successo una regola con Atlassian Intelligence, la tua regola deve contenere almeno sia un trigger che un'azione. Ad esempio: In Jira: Ogni lunedì, trova tutti i task con una data di scadenza nei prossimi 7 giorni e invia all'assegnatario un'email di promemoria. Quando un ticket di assistenza passa ai test, assegnalo a John Smith. In Confluence:
Inoltre, affinché una regola venga creata correttamente, tutti i suoi componenti devono essere supportati dall'automazione tramite Atlassian Intelligence. Ciò significa che qualsiasi trigger, azione, condizione o branch della tua regola deve essere compatibile con l'automazione in Jira e/o in Confluence. |
È importante ricordare che i modelli utilizzati per realizzare l'automazione tramite Atlassian Intelligence a volte possono presentare comportamenti imprecisi, incompleti o inaffidabili a causa del modo in cui funzionano. Ad esempio, le risposte che ricevi potrebbero non riflettere con precisione i contenuti su cui si basano o potrebbero includere contenuti che sembrano ragionevoli ma sono incompleti o non affidabili. Abbiamo scoperto che l'automazione tramite Atlassian Intelligence è meno utile nei casi in cui:
Per questo motivo, ti invitiamo a pensare alle situazioni in cui usi Atlassian Intelligence e a verificare la qualità delle risposte che ricevi prima di condividerle con gli altri. L'automazione tramite Atlassian Intelligence funzionerà solo con il set esistente di componenti di automazione disponibili in Jira e in Confluence. Potresti anche pensare di essere il più specifico possibile in ciò che chiedi ad Atlassian Intelligence di fare, come descritto sopra. |
Sappiamo che potresti avere domande su come l'automazione tramite Atlassian Intelligence usa i tuoi dati. Questa sezione integra le informazioni disponibili nel nostro Trust Center. Elaboriamo:
Per quanto riguarda i tuoi dati, nell'ambito dell'utilizzo di Atlassian Intelligence per l'automazione di Confluence si applicano le seguenti misure:
OpenAI è un sub-responsabile del trattamento nel nostro elenco di subincaricati. Non usano i tuoi input e output per nessuno scopo oltre all'elaborazione della tua richiesta. Questa funzione segue le autorizzazioni della tua istanza. Ad esempio, se non hai accesso a un determinato progetto o a una pagina specifica, i contenuti di tali risorse non saranno suggeriti nella risposta che ricevi. Se desideri che i contenuti della tua istanza non siano disponibili nelle risposte ad altri utenti, collabora con l'amministratore dell'organizzazione per avere la certezza che le tue autorizzazioni siano impostate in modo appropriato. |
Chart Insights
Chart Insights si basa su vasti modelli linguistici sviluppati da OpenAI. Tra questi troviamo i modelli OpenAI descritti qui. Atlassian Intelligence utilizza questi modelli per analizzare e generare un linguaggio naturale all'interno dei nostri prodotti. Questi modelli generano risposte in base agli input forniti dall'utente e sono di natura probabilistica. Ciò significa che le risposte vengono generate prevedendo la parola o il testo successivo più probabile, in base ai dati su cui sono stati formati. Scopri di più sulle funzionalità dei modelli di OpenAI o su questo approccio nei documenti di ricerca di OpenAI. |
Chart Insights utilizza Atlassian Intelligence per aiutarti ad accelerare la comprensione dei dati in qualsiasi grafico di Atlassian Analytics. Lo fa utilizzando il titolo della dashboard, il titolo del grafico e i dati del grafico (comprese le intestazioni delle colonne e i valori delle righe) per generare un riepilogo del grafico e dei relativi dati con un linguaggio naturale. Questo strumento mirerà, inoltre, a identificare eventuali tendenze o anomalie per fornire determinate informazioni sul grafico. Riteniamo che Chart Insights funzioni meglio nei casi in cui:
I grafici a barre, i grafici a linee e i grafici a barre e linee sono più indicati per questa funzione poiché, in genere, hanno tendenze, date e molte righe di dati. |
È importante ricordare che, per effetto del modo in cui opera Chart Insights, i modelli alla base di questa funzione possono talvolta presentare comportamenti imprecisi, incompleti o inaffidabili. Ad esempio, le risposte che ricevi potrebbero non riflettere con precisione i contenuti su cui si basano o potrebbero includere contenuti che sembrano ragionevoli ma sono incompleti o non affidabili. Abbiamo scoperto che Chart Insights è meno utile in scenari in cui:
Per questo motivo, ti invitiamo a pensare alle situazioni in cui usi Atlassian Intelligence e a verificare la qualità delle risposte che ricevi prima di condividerle con gli altri. Altri fattori da considerare:
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Comprendiamo che potresti avere domande su come Chart Insights utilizza i tuoi dati. Questa sezione integra le informazioni disponibili in questa pagina. Elaboriamo:
Per quanto riguarda i tuoi dati, Chart Insights applica le misure seguenti.
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Riepilogo rapido di Confluence
La funzione di riepilogo di pagine e blog offerta da Atlassian Intelligence si basa su modelli LLM sviluppati da OpenAI. Questi modelli includono i modelli OpenAI descritti qui. Atlassian Intelligence utilizza questi modelli per analizzare e generare un linguaggio naturale all'interno dei nostri prodotti. Questi modelli generano risposte in base ai tuoi input e sono di natura probabilistica. Ciò significa che le loro risposte vengono generate prevedendo la parola o il testo successivo più probabile, in base ai dati su cui sono stati formati. Scopri di più sulle funzionalità dei modelli di OpenAI o su questo approccio nei documenti di ricerca di OpenAI. |
Risparmia tempo e ricevi i dettagli necessari per svolgere il tuo lavoro più velocemente generando un breve riepilogo di una pagina o di un blog di Confluence con Atlassian Intelligence. Scopri di più sull'utilizzo di Atlassian Intelligence in Confluence. Riteniamo che il riepilogo di pagine e blog con Atlassian Intelligence funzioni in maniera ottimale nei seguenti casi:
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È importante ricordare che, i modelli utilizzati per riassumere le pagine e i blog con Atlassian Intelligence a volte possono presentare comportamenti imprecisi, incompleti o inaffidabili a causa del modo in cui funzionano. Ad esempio, le risposte che ricevi potrebbero non riflettere con precisione i contenuti su cui si basano o potrebbero includere contenuti che sembrano ragionevoli ma sono incompleti o non affidabili. Mentre continuiamo a migliorare il supporto per macro, tabelle e ad espandere i riepiloghi, abbiamo scoperto che riassumere pagine e blog utilizzando Atlassian Intelligence è meno utile negli scenari seguenti:
Per questo motivo, ti invitiamo a pensare alle situazioni in cui usi Atlassian Intelligence e a verificare la qualità delle risposte che ricevi prima di condividerle con gli altri. Potresti anche pensare a valutare:
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Sappiamo che potresti avere domande su come vengono utilizzati i tuoi dati da Atlassian Intelligence per l'atlassian di Confluence. Questa sezione integra le informazioni disponibili nel nostro Trust Center. Elaboriamo:
Per quanto riguarda i tuoi dati, nell'ambito del riepilogo di pagine e blog con Atlassian Intelligence, si applicano le seguenti misure:
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Definisci i termini usando Atlassian Intelligence in Confluence
La definizione dei termini utilizzando Atlassian Intelligence in Confluence è basata su ampi modelli linguistici sviluppati da OpenAI. Questi modelli includono i modelli OpenAI descritti qui. Atlassian Intelligence utilizza questi modelli per analizzare e generare risposte basate sul linguaggio naturale all'interno di Confluence. Questi modelli generano risposte in base ai tuoi input e sono di natura probabilistica. Ciò significa che le loro risposte vengono generate prevedendo la parola o il testo successivo più probabile, in base ai dati su cui sono stati formati. |
Una delle cose più difficili del consumo di contenuti su Confluence è comprendere il contesto necessario per capire cosa stai leggendo. Abbreviazioni, acronimi, termini sconosciuti e nomi specifici del team o del progetto possono portare a una lunga e tediosa ricerca delle informazioni di cui hai bisogno. La definizione dei termini utilizzando Atlassian Intelligence fornirà la definizione di termini, acronimi, nomi di progetti o stati specifici dell'azienda su una pagina di Confluence. Questo garantisce agli utenti le informazioni di cui hanno bisogno, quando ne hanno bisogno, il tutto aiutando al contempo i team a lavorare meglio insieme. Atlassian Intelligence può farti risparmiare tempo definendo queste cose per te, senza distrarti da ciò che stai leggendo. Riteniamo che definire i termini utilizzando Atlassian Intelligence in Confluence funzioni meglio nei casi in cui:
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È importante ricordare che, a causa del modo in cui i modelli utilizzati per definire i termini utilizzando Atlassian Intelligence in Confluence funzionano, questi a volte possono presentare comportamenti imprecisi, incompleti o inaffidabili. Ad esempio, le risposte che ricevi potrebbero non riflettere con precisione i contenuti su cui si basano o potrebbero includere contenuti che sembrano ragionevoli ma sono incompleti o non affidabili. Abbiamo scoperto che definire i termini utilizzando Atlassian Intelligence in Confluence è meno utile nei casi in cui:
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Sappiamo che potresti avere domande su come la definizione dei termini utilizzando Atlassian Intelligence in Confluence utilizza i tuoi dati. Questa sezione integra le informazioni disponibili nel nostro Trust Center. Elaboriamo:
Quando si tratta dei tuoi dati, la definizione dei termini utilizzando Atlassian Intelligence in Confluence applica le seguenti misure:
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Generazione delle descrizioni relative alle richieste pull con Atlassian Intelligence
La generazione di descrizioni delle richieste pull con Atlassian Intelligence è basata su modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sviluppati da OpenAI. Questi modelli includono i modelli OpenAI descritti qui. Atlassian Intelligence li utilizza per analizzare e generare linguaggio naturale e codice all'interno dei nostri prodotti. Questi modelli generano risposte in base ai tuoi input e sono di natura probabilistica. Ciò significa che le loro risposte vengono generate prevedendo la parola o il testo successivo più probabile, in base ai dati su cui sono stati formati. Scopri di più sulle funzionalità dei modelli di OpenAI o su questo approccio nei documenti di ricerca di OpenAI. |
Atlassian Intelligence può aiutarti a generare, trasformare e riepilogare i contenuti mentre scrivi descrizioni o commenti delle richieste pull nell'esperienza di revisione del codice di Bitbucket Cloud. Ciò include:
Riteniamo che la generazione di descrizioni delle richieste pull di Bitbucket Cloud con Atlassian Intelligence offra risultati migliori negli scenari in cui:
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È importante ricordare che, per effetto del modo in cui operano, i modelli alla base di questa funzione possono a volte presentare comportamenti imprecisi, incompleti o inaffidabili. Ad esempio, le risposte che ricevi potrebbero non riflettere con precisione i contenuti su cui si basano o potrebbero includere contenuti che sembrano ragionevoli ma sono incompleti o non affidabili. Abbiamo scoperto che generare descrizioni delle richieste pull di Bitbucket Cloud con Atlassian Intelligence è meno utile negli scenari in cui:
Per questo motivo, ti invitiamo a pensare alle situazioni in cui usi Atlassian Intelligence e a verificare la qualità delle risposte che ricevi prima di condividerle con gli altri. Potresti anche pensare a valutare:
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Sappiamo che potresti avere domande su come la definizione dei termini utilizzando Atlassian Intelligence in Confluence utilizza i tuoi dati. Questa sezione integra le informazioni disponibili nel nostro Trust Center. Elaboriamo:
Per quanto riguarda i dati, alla generazione delle descrizioni delle richiesta pull con Atlassian Intelligence si applicano le seguenti misure:
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Genera query SQL in Atlassian Analytics
La generazione di query SQL utilizzando Atlassian Intelligence in Atlassian Analytics è basata su ampi modelli linguistici sviluppati da OpenAI. Questi modelli includono i modelli OpenAI descritti qui. Atlassian Intelligence utilizza questi modelli per analizzare e comprendere il linguaggio naturale, poi tradurlo in Structured Query Language (SQL) all'interno di Atlassian Analytics. Questi modelli generano risposte in base ai tuoi input e sono di natura probabilistica. Ciò significa che le loro risposte vengono generate prevedendo la parola o il testo successivo più probabile, in base ai dati su cui sono stati formati. Scopri di più sulle funzionalità dei modelli di OpenAI o su questo approccio nei documenti di ricerca di OpenAI. |
Poni una domanda ad Atlassian Intelligence utilizzando il linguaggio naturale e falla tradurre in SQL, anziché scrivere le tue query SQL da zero. Dopo aver posto una domanda, Atlassian Intelligence utilizza lo schema Atlassian Data Lake dell'origine dati selezionata per generare una query SQL che può essere utilizzata per creare grafici nelle dashboard di Atlassian Analytics e può anche aiutarti a scoprire lo schema nel Data Lake. Riteniamo che la generazione di query SQL utilizzando Atlassian Intelligence funzioni meglio nei casi in cui:
Non sei sicuro di quali domande fare?Ecco alcuni suggerimenti:
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È importante ricordare che i modelli utilizzati per generare query SQL mediante Atlassian Intelligence a volte possono presentare comportamenti imprecisi, incompleti o inaffidabili a causa del modo in cui funzionano. Ad esempio, le risposte che ricevi potrebbero non riflettere con precisione i contenuti su cui si basano o potrebbero includere contenuti che sembrano ragionevoli ma sono incompleti o non affidabili. Abbiamo scoperto che generare query SQL utilizzando Atlassian Intelligence è meno utile nei casi in cui:
Per questo motivo, ti invitiamo a pensare alle situazioni in cui usi Atlassian Intelligence e a verificare la qualità delle risposte che ricevi prima di condividerle con gli altri. Potresti anche pensare a valutare:
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Sappiamo che potresti avere domande su come la generazione di query in SQL tramite Atlassian Intelligence utilizzi i tuoi dati. Questa sezione integra le informazioni disponibili nel nostro Trust Center. Elaboriamo:
Per quanto riguarda i tuoi dati, alla generazione di query SQL tramite Atlassian Intelligence si applicano le seguenti misure.
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AI generativa nell'editor
Atlassian Intelligence nelle esperienze di modifica si basa su ampi modelli linguistici sviluppati da OpenAI. Questi modelli includono i modelli OpenAI descritti qui. Atlassian Intelligence utilizza questi modelli per analizzare e generare un linguaggio naturale all'interno dei nostri prodotti. Questi modelli generano risposte in base ai tuoi input e sono di natura probabilistica. Ciò significa che le loro risposte vengono generate prevedendo la parola o il testo successivo più probabile, in base ai dati su cui sono stati formati. Scopri di più sulle funzionalità dei modelli di OpenAI o su questo approccio nei documenti di ricerca di OpenAI. |
Atlassian Intelligence aiuta a promuovere una comunicazione efficace tra tutti i team di un'organizzazione per migliorare l'efficienza, il processo decisionale e le procedure. Riteniamo che l'utilizzo di Atlassian Intelligence nelle esperienze di modifica funzioni meglio nei casi di:
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È importante ricordare che, a causa del funzionamento dei modelli utilizzati per alimentare Atlassian Intelligence nelle esperienze di modifica, questi a volte possono presentare comportamenti imprecisi, incompleti o inaffidabili. Ad esempio, le risposte che ricevi potrebbero non riflettere con precisione i contenuti su cui si basano o potrebbero includere contenuti che sembrano ragionevoli ma sono incompleti o non affidabili. Abbiamo scoperto che utilizzare Atlassian Intelligence nelle esperienze di modifica è meno utile nei casi in cui:
Per questo motivo, ti invitiamo a pensare alle situazioni in cui usi Atlassian Intelligence e a verificare la qualità delle risposte che ricevi prima di condividerle con gli altri. Potresti anche pensare a valutare:
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Sappiamo che potresti avere domande su come vengono utilizzati i tuoi dati da Atlassian Intelligence nelle esperienze di modifica. Questa sezione integra le informazioni disponibili nel nostro Trust Center. Elaboriamo:
Per quanto riguarda i tuoi dati, alle esperienze di modifica tramite Atlassian Intelligence si applicano le seguenti misure:
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Cerca risposte su Confluence
La ricerca di risposte su Confluence con Atlassian Intelligence si basa su modelli LLM sviluppati da OpenAI. Questi modelli includono i modelli OpenAI descritti qui. Atlassian Intelligence utilizza questi modelli per analizzare e generare un linguaggio naturale all'interno dei nostri prodotti. Questi modelli generano risposte in base ai tuoi input e sono di natura probabilistica. Ciò significa che le loro risposte vengono generate prevedendo la parola o il testo successivo più probabile, in base ai dati su cui sono stati formati. Scopri di più sulle funzionalità dei modelli di OpenAI o su questo approccio nei documenti di ricerca di OpenAI. |
Le knowledge base crescono rapidamente e gli utenti non riescono a rimanere al passo. La ricerca di risposte su Confluence utilizzando Atlassian Intelligence fornisce un percorso più rapido per trovare le informazioni chiave di cui i clienti hanno bisogno per portare avanti il loro lavoro. Questa funzionalità ti aiuta a trovare facilmente le informazioni di cui hai bisogno. Comprende i tipi di domande che faresti normalmente a un collega ed è in grado di rispondere all'istante. Scopri come utilizzare Atlassian Intelligence per cercare risposte su Confluence. Riteniamo che la ricerca di risposte su Confluence utilizzando Atlassian Intelligence funzioni meglio quando i contenuti del sito Confluence sono dettagliati, completi e aggiornati. Questa funzione non genera nuovi contenuti, ma cerca nelle pagine e nei blog di Confluence (rispettando le restrizioni) per trovare una risposta alla tua domanda. Atlassian Intelligence genera risposte esclusivamente in base ai contenuti Confluence e a ciò a cui tu hai accesso. Non sei sicuro di quali domande fare?Ecco alcuni suggerimenti
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Sappiamo che potresti avere domande su come la ricerca di risposte su Confluence tramite Atlassian Intelligence utilizza i tuoi dati. Questa sezione integra le informazioni disponibili nel nostro Trust Center. Elaboriamo:
Per quanto riguarda i tuoi dati, la ricerca di risposte su Confluence tramite Atlassian Intelligence applica le seguenti misure:
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Ricerca di ticket in Jira
Cerca i ticket in Jira utilizzando Atlassian Intelligence basato su ampi modelli linguistici sviluppati da OpenAI. I modelli includono i modelli OpenAI descritti qui, ottimizzati da Atlassian utilizzando dati sintetici generati. Atlassian Intelligence utilizza questi modelli per analizzare e comprendere il linguaggio naturale e poi tradurlo in codice Jira Query Language (JQL) all'interno dei nostri prodotti. Questi modelli generano risposte in base ai tuoi input e sono di natura probabilistica. Ciò significa che le loro risposte vengono generate prevedendo la parola o il testo successivo più probabile, in base ai dati su cui sono stati formati. Scopri di più sulle funzionalità dei modelli OpenAI e sulla messa a punto di OpenAI. Puoi anche leggere di più su questo approccio nei documenti di ricerca di OpenAI. |
Ora puoi chiedere ad Atlassian Intelligence ciò che desideri utilizzando un linguaggio comune, anziché formulare query complesse. Cercando i ticket con Atlassian Intelligence, la tua richiesta viene tradotta in query JQL che ti aiuta rapidamente nella ricerca di ticket specifici. Riteniamo che la ricerca di ticket utilizzando Atlassian Intelligence funzioni meglio nei casi in cui:
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È importante ricordare che i modelli utilizzati per cercare ticket mediante Atlassian Intelligence a volte possono presentare comportamenti imprecisi, incompleti o inaffidabili a causa del modo in cui funzionano. Ad esempio, le risposte che ricevi potrebbero non riflettere con precisione i contenuti su cui si basano o potrebbero includere contenuti che sembrano ragionevoli ma sono incompleti o non affidabili. Abbiamo scoperto che la ricerca di ticket utilizzando Atlassian Intelligence è meno utile nei casi in cui:
Per questo motivo, ti invitiamo a pensare alle situazioni in cui usi Atlassian Intelligence e a verificare la qualità delle risposte che ricevi prima di condividerle con gli altri. Potresti anche pensare di fare ricerche in modo più specifico possibile ad Atlassian Intelligence, come descritto sopra. Assicurati di includere i campi e i valori esatti che stai cercando. |
Sappiamo che potresti avere domande su come vengono utilizzati i tuoi dati da Atlassian Intelligence per cercare i ticket. Questa sezione integra le informazioni disponibili nel nostro Trust Center. Elaboriamo:
Per quanto riguarda i tuoi dati, alla ricerca di ticket tramite Atlassian Intelligence si applicano le seguenti misure:
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Suggerisci i tipi di richiesta in Jira Service Management
Suggerisci i tipi di richiesta utilizzando Atlassian Intelligence basato su ampi modelli linguistici sviluppati da OpenAI. Questi modelli includono i modelli OpenAI descritti qui. Atlassian Intelligence utilizza questi modelli per analizzare gli input in linguaggio naturale e generare consigli per i nomi e le descrizioni dei tipi di richiesta per te all'interno di Jira Service Management. Questi modelli generano risposte in base ai tuoi input e sono di natura probabilistica. Ciò significa che le loro risposte vengono generate prevedendo la parola o il testo successivo più probabile, in base ai dati su cui sono stati formati. Scopri di più sulle funzionalità dei modelli di OpenAI o su questo approccio nei documenti di ricerca di OpenAI. |
Dedica meno tempo a capire che tipo di richiesta devi creare per il progetto e ricevi invece suggerimenti da Atlassian Intelligence. Per vedere quali tipi di richieste potresti creare è sufficiente descrivere il tuo lavoro e ciò che il tuo team gestisce di solito. Seleziona uno dei suggerimenti generati da Atlassian Intelligence per creare un tipo di richiesta. Scopri di più su come utilizzare Atlassian Intelligence per suggerire tipi di richieste. Riteniamo che l'utilizzo di Atlassian Intelligence per suggerire tipi di richiesta funzioni meglio quando:
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È importante ricordare che i modelli utilizzati per suggerire tipi di richiesta mediante Atlassian Intelligence a volte possono presentare comportamenti imprecisi, incompleti o inaffidabili a causa del modo in cui funzionano. Ad esempio, le risposte che ricevi potrebbero non riflettere con precisione i contenuti su cui si basano o potrebbero includere contenuti che sembrano ragionevoli ma sono incompleti o non affidabili. Abbiamo scoperto che l'utilizzo di Atlassian Intelligence per suggerire tipi di richiesta è meno utile in scenari in cui:
Per questo motivo, ti invitiamo a pensare alle situazioni in cui usi Atlassian Intelligence e a verificare la qualità delle risposte che ricevi prima di condividerle con gli altri. Potresti anche pensare a valutare:
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Sappiamo che potresti avere domande su come vengono utilizzati i tuoi dati da Atlassian Intelligence per suggerire i tipi di richiesta. Questa sezione integra le informazioni disponibili nel nostro Trust Center. Elaboriamo:
Per quanto riguarda i tuoi dati, nell'ambito dell'utilizzo di Atlassian Intelligence per suggerire i tipi di richiesta si applicano le seguenti misure.
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Riassumi i dettagli del ticket su Jira Service Management
Riassumi i dettagli del ticket utilizzando Atlassian Intelligence basato su ampi modelli linguistici sviluppati da OpenAI. Questi modelli includono i modelli OpenAI descritti qui. Atlassian Intelligence utilizza questi modelli per analizzare e generare un linguaggio naturale all'interno dei nostri prodotti. Questi modelli generano risposte in base ai tuoi input e sono di natura probabilistica. Ciò significa che le loro risposte vengono generate prevedendo la parola o il testo successivo più probabile, in base ai dati su cui sono stati formati. Scopri di più sulle funzionalità dei modelli di OpenAI o su questo approccio nei documenti di ricerca di OpenAI. |
Invece di leggere lunghe descrizioni e numerosi commenti su un ticket di Jira Service Management, puoi usare Atlassian Intelligence per riassumere rapidamente queste informazioni a tuo piacimento. Questo aiuta gli agenti a comprendere rapidamente il contesto del ticket e gli eventuali avanzamenti compiuti, consentendo loro di agire in modo tempestivo e fornire assistenza quanto prima. Riteniamo che riassumere i dettagli del ticket utilizzando Atlassian Intelligence sia la soluzione migliore per:
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È importante ricordare che, a causa del modo in cui i modelli utilizzati per riassumere i dettagli dei ticket tramite Atlassian Intelligence funzionano, questi a volte possono presentare comportamenti imprecisi, incompleti o inaffidabili. Ad esempio, le risposte che ricevi potrebbero non riflettere con precisione i contenuti su cui si basano o potrebbero includere contenuti che sembrano ragionevoli ma sono incompleti o non affidabili. Abbiamo scoperto che riassumere i dettagli dei ticket utilizzando Atlassian Intelligence è meno utile nei casi in cui:
Per questo motivo, ti invitiamo a pensare alle situazioni in cui usi Atlassian Intelligence e a verificare la qualità delle risposte che ricevi prima di condividerle con gli altri. |
Sappiamo che potresti avere domande su come effettuare il riepilogo dei dettagli del ticket tramite Atlassian Intelligence utilizza i tuoi dati. Questa sezione integra le informazioni disponibili nel nostro Trust Center. Elaboriamo:
Per quanto riguarda i tuoi dati, al riepilogo dei dettagli del ticket tramite Atlassian Intelligence si applicano le seguenti misure:
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Riepiloga Link intelligenti con l'IA
Riepiloga Link intelligenti con l'IA è basato su modelli linguistici di grandi dimensioni sviluppati da Open AI. Tra questi troviamo i modelli OpenAI descritti qui. Atlassian Intelligence utilizza questi modelli per analizzare e generare un linguaggio naturale all'interno dei nostri prodotti. Questi modelli generano risposte in base ai tuoi input e sono di natura probabilistica. Ciò significa che le loro risposte vengono generate prevedendo la parola o il testo successivo più probabile, in base ai dati su cui sono stati formati. Scopri di più sulle funzionalità dei modelli di OpenAI o su questo approccio nei documenti di ricerca di OpenAI. |
Dopo aver passato il mouse su un Link intelligente di Jira, Confluence e Google Docs, Atlassian Intelligence può aiutarti a riassumere il contenuto, il che ti consente di determinare l'importanza e il valore del link e decidere la tua prossima azione. Questo riduce la necessità di lasciare la pagina corrente e cambiare contesto. Riteniamo che Riepiloga Link intelligenti con l'IA funzioni meglio negli scenari in cui:
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È importante tenere in considerazione che, per effetto del modo in cui opera Riepiloga Link intelligenti con l'IA, i modelli alla base di questa funzione possono talvolta presentare comportamenti imprecisi, incompleti o inaffidabili. Ad esempio, i riepiloghi che ricevi potrebbero non riflettere con precisione i contenuti su cui si basano o potrebbero includere contenuti che sembrano ragionevoli ma sono incompleti o non affidabili. Abbiamo scoperto che Riepiloga Link intelligenti con l'IA è meno utile negli scenari in cui:
Per questo motivo, ti invitiamo a pensare alle situazioni in cui usi Atlassian Intelligence e a verificare la qualità delle risposte che ricevi prima di condividerle con gli altri. |
Sappiamo che potresti avere domande su come effettuare il riepilogo dei dettagli del ticket tramite Atlassian Intelligence utilizza i tuoi dati. Questa sezione integra le informazioni disponibili nel nostro Trust Center. Elaboriamo:
Per quanto riguarda i tuoi dati, Riepiloga Link intelligenti con l'IA applica le misure seguenti. I tuoi riepiloghi:
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