ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ

Data ਪਲੱਗਇਨ ChatGPT ਵਰਕ ਅਤੇ Codex ਵਿੱਚ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸਵਾਲਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਇਹ ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਕੰਪਨੀ ਡਾਟੇ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸੰਦਰਭ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਅਤੇ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਤੇ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਉਸੇ ਗੱਲਬਾਤ ਵਿੱਚ ਅਗਲੇ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛ ਕੇ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ. ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਮੌਜੂਦਾ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਟੂਲਾਂ, ਡਾਟਾ ਸੰਵਰਧਨ ਕਨੈਕਟਰਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨਾਲ ਵੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ. ਤੁਸੀਂ ਪਲੱਗਇਨ ਡਾਇਰੈਕਟਰੀ ਵਿੱਚ ਪਲੱਗਇਨ ਸਥਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ

ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ

Data ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਵਰਤਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ Data ਪਲੱਗਇਨ ਤੁਹਾਡੇ ChatGPT ਵਰਕ ਜਾਂ Codex ਖਾਤੇ ਜਾਂ ਵਰਕਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਹੋਣਾ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ. ਜੁੜੀ ਸੇਵਾ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਬੰਧਿਤ ਡਾਟਾ-ਸਰੋਤ ਪਲੱਗਇਨ ਅਤੇ ਉਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਰ ਐਪ ਵੀ ਉਪਲਬਧ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ. Data ਪਲੱਗਇਨ ਤੁਹਾਨੂੰ ਗੱਲਬਾਤਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰੋਂ ਹੀ ਲੋੜੀਂਦੇ ਤੀਜੀ-ਧਿਰ ਪਲੱਗਇਨ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵੀ ਕਹੇਗਾ. ਇਸ ਲਈ ਜੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਪਲੱਗਇਨ ਤੁਹਾਡੇ ਵਰਕਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਸਮਰੱਥ ਹਨ, ਤਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕੋਈ ਹੋਰ ਸੈੱਟਅੱਪ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ.

ਆਪਣੇ ਵਰਕਸਪੇਸ ਲਈ Data ਸੈੱਟਅੱਪ ਕਰੋ

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਵਰਕਸਪੇਸ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਕ ਹੋ, ਤਾਂ ਵਰਕਸਪੇਸ ਸੈਟਿੰਗਾਂ > ਪਲੱਗਇਨ 'ਤੇ ਜਾਓ, Data ਚੁਣੋ ਅਤੇ ਉਪਲਬਧ ਸਥਾਪਨਾ ਨੀਤੀ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ. ਤੁਸੀਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਡਾਟਾ-ਸਰੋਤ ਪਲੱਗਇਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਅਤੇ ਸੰਰਚਿਤ ਕਰਨ ਦੇ ਨਾਲ ਉਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਐਪਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਵੀ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ. ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਭੂਮਿਕਾ ਜਾਂ ਸਮੂਹ ਲਈ ਪਹੁੰਚ ਸਮਰੱਥ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਉਪਲਬਧ ਜਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਥਾਪਤ ਵਜੋਂ ਸੈੱਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ. ਭੂਮਿਕਾ-ਅਧਾਰਿਤ ਪਹੁੰਚ ਨਿਯੰਤਰਣ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ.

Data ਪਲੱਗਇਨ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਨਤੀਜਿਆਂ ਲਈ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਹੇਠ ਲਿਖਿਆਂ ਨੂੰ ਸੈੱਟਅੱਪ ਕਰਨ ਦੀ ਪੁਰਜ਼ੋਰ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ:

• Databricks ਜਾਂ Snowflake ਵਰਗਾ ਡਾਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਪਲੱਗਇਨ

• ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਅਰਥ-ਪਰਤ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਹੀ ਦਿਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣ ਲਈ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਅਤੇ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ

• ChatGPT ਸਾਈਟਾਂ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਰਾਹੀਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਨਵੇਂ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰਕੇ ਟੀਮ ਨਾਲ ਸਾਂਝੀਆਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ

• ਵਿਕਲਪਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਟੂਲ, ਜੋ ਵਧੇਰੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਜਾਣੀ-ਪਛਾਣੀ ਦ੍ਰਿਸ਼ੀਕਰਨ ਸੇਵਾ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ

ਕੁਝ ਐਪਾਂ ਨੂੰ ਮੈਂਬਰਾਂ ਵੱਲੋਂ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਕ ਨੂੰ ਇੱਕ ਐਪ ਨਮੂਨਾ ਸੰਰਚਿਤ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ. ਮੌਜੂਦਾ ਸੈੱਟਅੱਪ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਲਈ ਇਹ ਦੇਖੋ: ChatGPT ਐਪ ਨਮੂਨੇ, ChatGPT ਵਿੱਚ Snowflake ਐਪ ਨਮੂਨਾ ਸੈੱਟਅੱਪ ਕਰੋ ਅਤੇ ChatGPT ਵਿੱਚ Databricks ਐਪ ਨਮੂਨਾ ਸੈੱਟਅੱਪ ਕਰੋ.

ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ

1. ChatGPT ਡੈਸਕਟਾਪ ਵਿੱਚ ਪਲੱਗਇਨ ਜਾਂ ChatGPT ਵੈੱਬ ਵਿੱਚ ਪਲੱਗਇਨ ਡਾਇਰੈਕਟਰੀ ਖੋਲ੍ਹੋ.

2. Data ਲੱਭ ਕੇ ਚੁਣੋ.

3. ਜੇ ਇਹ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਥਾਪਤ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਪਲੱਗਇਨ ਸਥਾਪਤ ਕਰੋ ਚੁਣੋ.

4. ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਵਰਤਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਖਾਤਾ ਜੋੜਨ ਜਾਂ ਸੈੱਟਅੱਪ ਦੇ ਸਾਰੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਪੜਾਅ ਪੂਰੇ ਕਰੋ.

5. @Data ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਅਤੇ ਆਪਣਾ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸਵਾਲ ਦੱਸੋ.

ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਤਾ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਲੋੜੀਂਦਾ ਸਰੋਤ, ਮਾਪਦੰਡ, ਸਮਾਂ-ਮਿਆਦ ਅਤੇ ਤੁਲਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ. ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ:

• “@Data ਇਸ ਤਿਮਾਹੀ ਦੇ ਮਾਲੀਏ ਦੀ ਪਿਛਲੀ ਤਿਮਾਹੀ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀਆਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਸਮਝਾਓ.”

• “@Data ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਕਿ ਪਿਛਲੇ ਮਹੀਨੇ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਣ ਦੀ ਦਰ ਕਿਉਂ ਘਟੀ. ਤੁਹਾਡੇ ਵੱਲੋਂ ਵਰਤਿਆ ਡਾਟਾ ਅਤੇ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦਿਖਾਓ.”

• “@Data ਖੇਤਰ ਅਨੁਸਾਰ ਵਿਕਰੀ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀਆਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਉਜਾਗਰ ਕਰੋ.”

ਆਮ ਸਥਾਪਨਾ ਅਤੇ ਖਾਤਾ ਸੈੱਟਅੱਪ ਲਈ ਇਹ ਦੇਖੋ: ChatGPT ਅਤੇ Codex ਵਿੱਚ ਪਲੱਗਇਨ ਅਤੇ ChatGPT ਵਿੱਚ ਐਪ ਖਾਤਿਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰਨਾ.


ਪਲੱਗਇਨ ਨੂੰ ਸਰਗਰਮ ਕਰਨਾ

ਧਿਆਨ ਦਿਓ ਕਿ Data ਪਲੱਗਇਨ ਅਪ੍ਰਤੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੀ ਸਰਗਰਮ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੌੰਪਟਾਂ ਵਿੱਚ “@Data” ਜੋੜਨਾ ਹਮੇਸ਼ਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਨਹੀਂ ਹੈ. ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਅਸੀਂ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਖਾਸ ਹੁਨਰਾਂ ਸਮੇਤ ਸਪਸ਼ਟ ਜ਼ਿਕਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਫਿਰ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਅਪ੍ਰਤੱਖ ਸੱਦਿਆਂ 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਨਿਰਭਰ ਹੋਣ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ. ਜੇ ਕਦੇ ਪੱਕਾ ਪਤਾ ਨਾ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ChatGPT ਵਰਕ ਜਾਂ Codex ਨੂੰ ਪੁੱਛ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ Data ਪਲੱਗਇਨ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਸੀ ਜਾਂ ਨਹੀਂ.


ਤੀਜੀ-ਧਿਰ ਦੇ ਪਲੱਗਇਨ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ

Data ਪਲੱਗਇਨ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਵਰਕਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਪਲੱਗਇਨਾਂ ਨੂੰ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਲੱਭੇਗਾ ਅਤੇ ਜੇ ਉਹ ਤੁਹਾਡੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਲਈ ਉਪਯੋਗਤਾ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹੋਣ ਤਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰੇਗਾ. ਇਸ ਵਿੱਚ OpenAI ਦੇ ਪਲੱਗਇਨ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੀ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਬਾਜ਼ਾਰ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਪਲੱਗਇਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ.

ਆਪਣੇ ਡਾਟੇ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸੰਦਰਭ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰੋ

Data, Amazon Redshift, ClickHouse, Databricks, Google BigQuery, MongoDB ਅਤੇ Snowflake ਵਰਗੇ ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਸਰੋਤਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਜਦੋਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਕਨੈਕਸ਼ਨ ਉਪਲਬਧ ਹੋਣ, ਤਾਂ ਇਹ Google Drive ਅਤੇ SharePoint ਵਰਗੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਤੋਂ ਫਾਈਲਾਂ ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਲਿਆ ਸਕਦਾ ਹੈ.

ਤੁਹਾਡੀ ਸੰਸਥਾ ਦੀਆਂ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਕਦੇ-ਕਦੇ “ਅਰਥ-ਪਰਤ” ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, Data ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਸੁਧਾਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ. ਇਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਅਰਥ-ਪਰਤਾਂ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਜਾਂ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡਾਂ ਤੋਂ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੀਆਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ, ਕਸਟਮ ਗਣਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਡਾਟਾਸੈੱਟਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਬੰਧ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ. ਜੇ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਜਾਂ ਸਰੋਤ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ Data ਨੂੰ ਉਹ ਵਰਤਣ ਲਈ ਕਹੋ.

ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਜਵਾਬ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਸਮੂਹਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ, ਕਿਸੇ ਤਬਦੀਲੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਜਾਂ ਸਬੂਤ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਅਗਲੇ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛੋ. ਕਿਸੇ ਨਤੀਜੇ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਰੋਤ, ਸਮਾਂ-ਮਿਆਦ, ਫਿਲਟਰ ਅਤੇ ਮਾਪਦੰਡ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਜਾਂਚੋ. ਜੇ ਕੋਈ ਨਤੀਜਾ ਮੌਜੂਦਾ ਰਿਪੋਰਟ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਹੈ, ਤਾਂ Data ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਵੇਰਵਿਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹੋ.

ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰੋ

Data ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ ਕਹੋ. ਉਹ ਮਾਪਦੰਡ, ਵੰਡਾਂ ਅਤੇ ਤੁਲਨਾਵਾਂ ਦੱਸੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਦੇਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ. ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਚਾਰਟ ਜਾਂ ਖਾਕਾ ਬਦਲਣ ਲਈ ਕਹਿ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਦੀ ਦਿੱਖ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਬ੍ਰਾਂਡ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ.

ਤੁਸੀਂ ਲੋੜ ਅਨੁਸਾਰ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡਾਂ ਨੂੰ ਸੰਪਾਦਿਤ, ਸਾਂਝਾ ਅਤੇ ਤਾਜ਼ਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ. Data ਨੂੰ ਇਹ ਸਮਝਾਉਣ ਲਈ ਕਹੋ ਕਿ ਕਿਹੜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਚਾਰਟ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਨਤੀਜੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹੋਣ 'ਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤਾਜ਼ਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹੋ.

Data, Omni, Oracle BI, Power BI, Sigma, Tableau ਅਤੇ ThoughtSpot ਸਮੇਤ ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਟੂਲਾਂ ਨਾਲ ਵੀ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਉਪਲਬਧ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਜੁੜੇ ਟੂਲ, ਉਸ ਦੀਆਂ ਸਮਰਥਿਤ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੀ ਪਹੁੰਚ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ.

ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ, ਸਾਂਝੇ ਅਤੇ ਸੰਭਾਲਣਾ

ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ OpenAI ਸਾਈਟਾਂ ਸਥਾਪਤ ਹਨ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸਾਈਟ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਵਰਕਸਪੇਸ ਦੇ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਨਾਲ ਆਸਾਨੀ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਾਂਝਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ. ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਣਾਈ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਉੱਪਰ ਸੱਜੇ ਕੋਨੇ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ ਬਟਨ 'ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰੋ, ਪ੍ਰੌੰਪਟ ਦਾਖਲ ਕਰੋ ਅਤੇ ਚੁਣੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਕਿਸ ਨਾਲ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ. ਧਿਆਨ ਦਿਓ ਕਿ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਸਾਈਟ ਵਿੱਚ ਨਕਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਇਹ ਚੁਣਦੇ ਸਮੇਂ ਡਾਟਾ ਇਜਾਜ਼ਤਾਂ ਦਾ ਧਿਆਨ ਰੱਖੋ ਕਿ ਇਸ ਨੂੰ ਕਿਸ ਨਾਲ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨਾ ਹੈ.

ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤੁਸੀਂ ਕਲਾਊਡ ਸਵੈਚਾਲਨ ਸੈੱਟਅੱਪ ਕਰਕੇ ਆਪਣੇ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ Data ਪਲੱਗਇਨ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ.

ਪਹੁੰਚ ਅਤੇ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝੋ

ਵਰਕਸਪੇਸ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਕ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਕਨੈਕਸ਼ਨ ਉਪਲਬਧ ਹਨ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਕੌਣ ਵਰਤ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਜੁੜੇ ਖਾਤੇ ਦੀਆਂ ਮੌਜੂਦਾ ਇਜਾਜ਼ਤਾਂ ਵਰਤਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਸਾਰਣੀ, ਕਤਾਰ ਅਤੇ ਕਾਲਮ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ.

ਪਲੱਗਇਨ ਦੀ ਸਥਾਪਨਾ ਅਤੇ ਮੂਲ ਐਪਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਵੱਖਰੀਆਂ ਹਨ. ਕੋਈ ਪਲੱਗਇਨ ਸਥਾਪਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਦਕਿ ਲੋੜੀਂਦੀ ਐਪ ਨੂੰ ਹਾਲੇ ਵੀ ਸੈੱਟਅੱਪ, ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਨ ਜਾਂ ਵਰਕਸਪੇਸ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ.

ਤੁਸੀਂ ChatGPT ਵਰਕ ਜਾਂ Codex ਨੂੰ ਅਗਲੇ ਕਦਮ ਸੁਝਾਉਣ ਜਾਂ ਹੋਰਾਂ ਲਈ ਨਤੀਜੇ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਵੀ ਕਹਿ ਸਕਦੇ ਹੋ. Slack ਜਾਂ ਈਮੇਲ ਰਾਹੀਂ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਜੁੜੇ ਟੂਲਾਂ ਵਿੱਚ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਕਰਨਾ, ਟੂਲਾਂ ਵੱਲੋਂ ਸਮਰਥਿਤ ਕਾਰਵਾਈਆਂ, ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਇਜਾਜ਼ਤਾਂ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਲੋੜਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਕਿਸੇ ਕਾਰਵਾਈ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮੰਜ਼ਿਲ ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ.

ਵਰਕਸਪੇਸ ਨਿਯੰਤਰਣਾਂ ਲਈ ਇਹ ਦੇਖੋ: ਪਲੱਗਇਨਾਂ ਅਤੇ ਐਪਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਕੀ ਨਿਯੰਤਰਣ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ.

ਆਪਣੀ ਟੀਮ ਜਾਂ ਸੰਸਥਾ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਓ

Data ਪਲੱਗਇਨ ਲਾਭਦਾਇਕ ਪੂਰਵ-ਨਿਰਧਾਰਤ ਵਿਹਾਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਸੁਧਾਰਨ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਵਰਤਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੇਗਾ. ਤੁਸੀਂ ਨਮੂਨਿਆਂ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਹੁਨਰਾਂ ਨਾਲ ਆਪਣੀ ਟੀਮ ਜਾਂ ਸੰਸਥਾ ਲਈ ਇਸ ਦੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਢੰਗ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ.

ਨਮੂਨੇ

ਪਹਿਲਾ ਤਰੀਕਾ ਨਮੂਨੇ ਵਰਤਣਾ ਹੈ. ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ, ਪੇਸ਼ਕਾਰੀਆਂ ਜਾਂ ਸਪ੍ਰੈੱਡਸ਼ੀਟਾਂ ਵਾਂਗ ਤੁਸੀਂ ਸਾਈਟਾਂ ਤੋਂ ਵੀ ਨਮੂਨਾ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ. ਇਹ ਦੁਹਰਾਏ ਜਾ ਸਕਣ ਵਾਲੇ ਅਤੇ ਮਿਆਰੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਂ, ਡੈਸ਼ਬੋਰਡਾਂ ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਲਈ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਹਨ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਮੁੜ ਵਰਤਣਾ ਜਾਂ ਆਪਣੀ ਟੀਮ ਤੋਂ ਅਪਣਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ.

ਇਹ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ:

1. ਕਹੋ, “@Template Creator ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ <url> ਤੋਂ ਇੱਕ ਨਮੂਨਾ ਬਣਾਓ.” ਇਸ ਨਾਲ ਇੱਕ ਹੁਨਰ ਬਣੇਗਾ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ “$product-feature-deepdive”

2. ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਨਵੇਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਇਸ ਨੂੰ ਵਰਤਣਾ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਪ੍ਰੌੰਪਟ ਦਿਓ, “ਨਵੀਂ ਚਿੱਤਰ ਕੈਰੋਸਲ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਉੱਤੇ $product-feature-deepdive ਵਰਤੋ.”

3. ਆਪਣੀ ਟੀਮ ਨਾਲ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਹੁਨਰ ਨੂੰ ਜ਼ਿਪ ਫਾਈਲ ਵਜੋਂ ਸਿੱਧਾ ਸਾਂਝਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪਲੱਗਇਨ ਵਿੱਚ ਪੈਕ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਕ ਨੂੰ ਟੀਮ ਨਾਲ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿ ਸਕਦੇ ਹੋ. ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨਮੂਨੇ ਨੂੰ ਮਿਆਰੀ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡਾ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਕ ਉਸ ਪਲੱਗਇਨ ਨੂੰ ਵਰਕਸਪੇਸ ਦੇ ਵਰਤੋਂਕਾਰਾਂ ਲਈ ਆਪਣੇ ਆਪ ਸਥਾਪਤ ਕਰਵਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਹੋਰ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਾਂਝਾਕਰਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜਲਦੀ ਆ ਰਹੀਆਂ ਹਨ.

ਸੰਦਰਭ ਹੁਨਰ

ਹੁਨਰ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਵਿਸ਼ੇ ਬਾਰੇ ਸੰਦਰਭ ਦੇਣ ਲਈ ਬਹੁਤ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹਨ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਢੁਕਵਾਂ ਹੋਣ 'ਤੇ ਸਰਗਰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਅਸੀਂ Data ਪਲੱਗਇਨ ਦੇ ਪੂਰਵ-ਨਿਰਧਾਰਤ ਵਿਹਾਰ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਵਾਲੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਲਈ ਹੁਨਰ ਵਰਤਣ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ—ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਸਰਵੋਤਮ ਅਭਿਆਸਾਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਦੀ ਸਮੁੱਚੀ ਦਿੱਖ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਨਵੀਆਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਤੱਕ.

ਪੜਾਅ:

1. ਕਹੋ, “@Data ਮੈਂ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਸੰਦਰਭ ਹੁਨਰ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ.”

2. ਉਹ ਸੰਦਰਭ ਭਰਨ ਲਈ ਨਿਰਦੇਸ਼ਿਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਪੂਰੀ ਕਰੋ ਜਿਸ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ChatGPT ਵਰਕ ਜਾਂ Codex ਤੋਂ ਵਰਤਵਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ. ਇਸ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਹਲਕੀ Data ਅਰਥ-ਪਰਤ ਬਣਾਉਣਾ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ.

3. ਹੁਨਰ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਕੇ ਇਸ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰੋ ਅਤੇ ਲਕਸ਼ਿਤ ਦਰਸ਼ਕ ਦੱਸੋ, ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਖੁਦ, ਟੀਮ ਜਾਂ ਪੂਰੀ ਕੰਪਨੀ ਵੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ.

4. ਇਹ ਸਥਾਨਕ ਹੁਨਰ ਵਜੋਂ ਸੰਭਾਲਿਆ ਜਾਵੇਗਾ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਡਾਟਾ ਕੰਮ ਲਈ ਲੋੜ ਪੈਣ 'ਤੇ ChatGPT ਵਰਕ ਜਾਂ Codex ਇਸ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਰਤੇਗਾ.

5. ਆਪਣੀ ਟੀਮ ਨਾਲ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਹੁਨਰ ਨੂੰ ਜ਼ਿਪ ਫਾਈਲ ਵਜੋਂ ਸਿੱਧਾ ਸਾਂਝਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪਲੱਗਇਨ ਵਿੱਚ ਪੈਕ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਕ ਨੂੰ ਟੀਮ ਨਾਲ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿ ਸਕਦੇ ਹੋ. ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨਮੂਨੇ ਨੂੰ ਮਿਆਰੀ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡਾ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਕ ਉਸ ਪਲੱਗਇਨ ਨੂੰ ਵਰਕਸਪੇਸ ਦੇ ਵਰਤੋਂਕਾਰਾਂ ਲਈ ਆਪਣੇ ਆਪ ਸਥਾਪਤ ਕਰਵਾ ਸਕਦਾ ਹੈ.

ਸਮੱਸਿਆ-ਨਿਪਟਾਰਾ

Data ਜਾਂ ਕੋਈ ਲੋੜੀਂਦਾ ਸਰੋਤ ਉਪਲਬਧ ਨਹੀਂ ਹੈ

ਜਾਂਚੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸਹੀ ਖਾਤਾ ਅਤੇ ਵਰਕਸਪੇਸ ਵਰਤ ਰਹੇ ਹੋ. ਪਲੱਗਇਨ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ ਅਤੇ ਸੈੱਟਅੱਪ ਲੋੜਾਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ. ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਵਰਕਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਕ ਨੂੰ Data ਦੀ ਸਥਾਪਨਾ ਨੀਤੀ ਅਤੇ ਮੂਲ ਐਪਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹੋ.

ਕਨੈਕਸ਼ਨ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਗੁੰਮ ਹੈ

ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ ਕਿ ਸੰਬੰਧਿਤ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਖਾਤਾ ਜੁੜਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਦੀ ਸੇਵਾ ਵਿੱਚ ਸਿੱਧੇ ਉਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਸਫਲ ਕਨੈਕਸ਼ਨ ਸਰੋਤ ਲਈ ਵਾਧੂ ਇਜਾਜ਼ਤਾਂ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦਾ. ਕੀ ਗੁੰਮ ਹੈ, ਇਹ ਪਛਾਣਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਲਈ ਆਪਣੀ ਬੇਨਤੀ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਖਾਸ ਡਾਟਾਸੈੱਟ, ਰਿਪੋਰਟ ਜਾਂ ਮਾਪਦੰਡ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ.

ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਜਾਂ ਕਾਰਵਾਈ ਪੂਰੀ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੀ

ਜਾਂਚੋ ਕਿ ਜੁੜਿਆ ਟੂਲ ਬੇਨਤੀ ਕੀਤੀ ਕਾਰਵਾਈ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਖਾਤਾ ਇਸ ਨੂੰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਰਕਸਪੇਸ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਇਸ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ. ChatGPT ਸ਼ਾਇਦ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੀ ਉਡੀਕ ਵੀ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੋਵੇ. ਜੇ ਕੋਈ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਗਲਤ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਸ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਜਾਂ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮੂਲ ਸਰੋਤਾਂ ਅਤੇ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ.

ਕਨੈਕਸ਼ਨ, ਇਜਾਜ਼ਤਾਂ ਅਤੇ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੋਰ ਸਮੱਸਿਆ-ਨਿਪਟਾਰੇ ਲਈ ਇਹ ਦੇਖੋ: ChatGPT ਵਿੱਚ ਐਪਾਂ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਨਿਪਟਾਰਾ.