Preparando o Ask

O Ask não adivinha o negócio. Ele responde a partir do que a equipe de dados escreveu sobre cada aplicativo, e é essa preparação que separa uma resposta confiável de uma resposta confiante e errada. Tudo fica em Admin, na tela de recursos do Ask.

Só aplicativos de espaços gerenciados do Qlik aparecem para preparação. Conteúdo em espaço pessoal ou compartilhado fica de fora, porque o portal trabalha apenas com o que está publicado e governado.

Contexto da empresa

Um texto único, em Markdown, válido para todos os aplicativos habilitados. É o lugar da descrição da empresa, do vocabulário geral do negócio e das diretrizes que valem em qualquer resposta, como a moeda e o idioma.

É também o que sustenta as perguntas feitas sem escolher um aplicativo. Nesse modo o agente conhece o contexto da empresa e a lista de aplicativos preparados, e decide qual deles responde.

O contexto do aplicativo

Cada aplicativo tem seu próprio documento de contexto, dividido em seções. A divisão não é organizacional: cada seção chega ao agente com um peso diferente.

Seção	O que entra	Como o agente trata
Contexto	O que o aplicativo é e para que serve	Enquadra a resposta
Regras de negócio	Medidas canônicas, cuidados, exclusões	Fonte da verdade; o agente não redescobre o que está aqui
Premissas	Ano fiscal, moeda, o que conta como ativo, exclusões padrão	Aplicadas por padrão e registradas em "Como foi calculado"
Restrições e negativos	O que recusar, o que perguntar em vez de chutar	Invioláveis: prevalecem sobre o pedido do usuário
Vocabulário e sinônimos	Termo do usuário para medida ou campo canônico	Resolve o termo antes de explorar o modelo de dados
Exemplos	Perguntas típicas, casos especiais	Referência de estilo

Regras de negócio é a única seção obrigatória: sem ela o aplicativo não pode ser habilitado. As outras cinco são o que separa "responde" de "responde certo".

O vocabulário é a alavanca mais direta. A pergunta chega com a palavra do usuário, "faturamento", "time", "carteira", não com o nome da medida. Sem esse mapa o agente resolve pelo nome mais parecido, e em um aplicativo que tem Receita, Receita Líquida e Receita Bruta a escolha certa não é óbvia. Algumas linhas mapeando os termos que as pessoas usam resolvem mais erros do que páginas de descrição.

O rascunho gerado por IA

Existe um botão que redige uma proposta de regras a partir do nome do aplicativo, dos campos, das medidas e do contexto da empresa. É ponto de partida para quem não sabe exatamente como começar.

Enquanto o texto não recebe edição humana, o aplicativo fica marcado como não revisado, e os usuários veem, no chat daquele painel, o aviso de que as respostas podem trazer valores incorretos. O aviso sai quando o texto é revisado.

Avaliação de prontidão

A avaliação lê o aplicativo no Qlik, ou seja, medidas mestres, dimensões mestres, campos e objetos das pastas, junto com o contexto escrito, e devolve uma lista de pontos de atenção classificados por severidade, além de uma nota.

O que ela costuma apontar:

regras de negócio ausentes, ou curtas demais para orientar;
premissas e limites não documentados, que é justamente o que o agente erra em silêncio;
vocabulário não documentado;
medidas mestres sem descrição, ou com nomes parecidos e sem regra escrita de qual usar em cada pergunta;
campos com nomes difíceis de interpretar;
ausência de consultas validadas, ou consultas que não cobrem as três formas de pergunta mais comuns: número único, evolução no tempo e quebra por categoria.

A avaliação não bloqueia. Um aplicativo com pontos críticos pode ir ao ar, com o aviso de que as respostas tendem a ser piores até que sejam resolvidos.

Consultas validadas

Uma consulta validada é um recorte pronto do aplicativo: dimensões, medidas, filtros e número máximo de linhas, com nome e descrição. O agente prefere usá-las quando a pergunta casa com a descrição pois devolvem sempre a mesma fórmula e aparecem pelo nome no painel "Como foi calculado", em vez de uma expressão montada na hora.

A consulta é montada a partir dos itens mestres do aplicativo ou de expressões em sintaxe Qlik, e é validada contra o aplicativo antes de ser salva: o portal roda a consulta e mostra as linhas que voltaram.

Duas decisões valem atenção.

Item mestre ou fórmula. Referenciar o item mestre faz a consulta acompanhar as mudanças de fórmula no Qlik. Copiar a fórmula congela o cálculo, e a mudança feita no Qlik não chega até aqui.

Pergunta pronta. A consulta pode carregar uma pergunta de exemplo, que vira sugestão clicável na entrada do chat daquele aplicativo. É a forma mais barata de ensinar as pessoas a perguntar.

Testar antes de publicar

O aplicativo habilitado e ainda não publicado fica visível para administradores e para os usuários marcados como testadores. Publicar libera para todos, e despublicar volta ao estado anterior sem apagar nada.

A tela de preparação tem um chat de teste. Ele responde com o contexto salvo, não com o que está na tela, então salve antes de testar de novo.

Modo de Privacidade

O modo de privacidade ao utilizar o Ask tem um padrão de workspace e um ajuste por aplicativo.

Com ela ligada, nenhuma linha de dado passa pelo modelo: a consulta roda no servidor e o servidor monta o gráfico. O modelo recebe a estrutura do resultado, não os valores. O usuário continua pedindo o formato que quiser, e o texto da resposta fica mais curto, porque o modelo não comenta números que não viu.

O aplicativo com privacidade própria só é consultado quando está em foco. Ele fica de fora das perguntas gerais, feitas sem escolher aplicativo, porque ali a garantia vale por conversa e não por aplicativo.

Exibição

Quatro opções controlam o que aparece em cada resposta, valendo para todo o workspace: o ícone de "Como foi calculado", o tempo de resposta, o total de tokens e o indicador de contexto carregado. O padrão mostra os dois primeiros.

Desligar o ícone de "Como foi calculado" tira do usuário a auditoria do número, e só faz sentido quando essa auditoria acontece por outro caminho.

Uso e cota

A aba de uso mostra conversas por dia, tokens, usuários, chamadas de consulta e erros, com quebra por aplicativo e por usuário. Responde duas perguntas: quais painéis geram pergunta e quem está usando.

A cota de perguntas é do workspace, não da pessoa. O portal avisa quando o período está perto do fim e bloqueia ao esgotar, com o pedido de aumento saindo do próprio aviso.

Boas práticas

Escreva o vocabulário primeiro. Poucas linhas mapeando os termos que as pessoas usam resolvem mais erros do que páginas de descrição.
Desambigue as medidas parecidas. Escreva qual medida responde qual tipo de pergunta. Quando duas se parecem, o agente escolhe uma com convicção, e pode ser a errada.
Documente as premissas. Exemplo: ano fiscal, moeda, o que conta como ativo, exclusões padrão. O agente aplica por padrão e registra em "Como foi calculado".
Diga o que os dados não cobrem. Períodos, unidades, granularidade. O agente deixa de responder além do que sabe.
Cubra as três formas de pergunta com consultas validadas. Número único, evolução no tempo e quebra por categoria.
Revise o rascunho gerado pela AI antes de publicar. Ele acerta a estrutura, mas pode errar o conteúdo. A revisão humana é altamente recomendada.
Teste com as perguntas que as pessoas realmente fazem, não com as que o aplicativo responde bem.

Os limites da preparação

O contexto orienta o agente, não conserta o modelo de dados. Medida errada no aplicativo continua errada na resposta, e a correção é no Qlik.

A preparação também não amplia acesso. Cada consulta roda com a permissão de quem perguntou, e um aplicativo publicado para o Ask continua respondendo apenas o que aquela pessoa veria abrindo o aplicativo.