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:

• La tua organizzazione riscontra spesso modelli di avvisi simili o duplicati che si verificano a volumi elevati, per un breve periodo o in un arco di tempo più lungo.
• La tua organizzazione classifica costantemente gli avvisi utilizzando i tag.
• Il tuo team spesso ritiene che avvisi simili o duplicati debbano essere trasformati in imprevisti.

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:

• ti servono informazioni aggiornate e accurate su persone, luoghi e fatti.
• Hai bisogno del raggruppamento degli avvisi per accedere a informazioni che non sono facilmente disponibili per raggruppare correttamente gli avvisi. Il raggruppamento degli avvisi funziona entro i limiti delle autorizzazioni e dei ruoli configurati del tuo team, quindi avrai accesso ai gruppi e agli approfondimenti solo per gli avvisi che sei autorizzato a visualizzare.
• I tag degli avvisi usati dal tuo team non sono coerenti o adeguatamente gestiti. Poiché il raggruppamento degli avvisi viene effettuato sulla base della somiglianza semantica dei titoli e dei tag degli avvisi, la qualità dei gruppi di avvisi che genera dipende dalla coerenza e dalla pulizia dei tag degli avvisi utilizzati dal tuo team e dalla tua organizzazione.

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.

Sappiamo che potresti avere delle domande sul modo in cui il raggruppamento degli avvisi utilizza i tuoi dati. Questa sezione integra le informazioni disponibili nella nostra pagina delle domande frequenti.

Elaboriamo:

• I tuoi suggerimenti (input) e risposte (output).
• Il contesto dell'istanza pertinente al tuo prompt, ad esempio i dati degli avvisi (titoli degli avvisi, tag degli avvisi, priorità, team di addetti alla risposta, descrizione).
• Dati su come interagisci con le nostre funzionalità, come i dati clickstream e le persone con cui lavori.
• Feedback che scegli di fornire su questa funzionalità, inclusi eventuali suggerimenti o risposte che scegli di condividere come parte del tuo commento.

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:

• Archiviamo i modelli identificati per fornirti approfondimenti.
• Non utilizziamo i tuoi dati degli avvisi per addestrare LLM.

Per quanto riguarda i tuoi dati, il raggruppamento degli avvisi applica le seguenti misure:

• I tuoi input e output:
  • Non sono disponibili agli altri clienti
  • Non vengono archiviati da OpenAI.
  • Non vengono utilizzati per migliorare i modelli OpenAI.
  • Vengono utilizzati solo per elaborare la tua esperienza.
• OpenAI è un sub-responsabile del trattamento nel nostro elenco di sub-responsabili. Non usano i tuoi input e output per nessuno scopo oltre all'elaborazione della tua richiesta.
• Questa funzione segue le autorizzazioni del tuo sito. Ad esempio, se Atlassian Intelligence raggruppa 50 avvisi in base ai tag e alla somiglianza semantica e disponi dell'autorizzazione a visualizzarne solo 30, gli avvisi saranno visualizzati solo nella vista dei dettagli del gruppo. Se desideri che i tuoi avvisi non siano disponibili nelle risposte ad altri utenti del tuo sito, rivolgiti all'amministratore dell'organizzazione/del sito per avere la certezza che le autorizzazioni siano impostate in modo appropriato.

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 del servizio 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:

• Hai a disposizione una knowledge base collegata, completa e aggiornata a cui l'assistente virtuale del servizio può accedere per fornire risposte alle domande dei clienti tramite Atlassian Intelligence.
• Le risposte di Atlassian Intelligence vengono utilizzate per rispondere alle domande dei clienti che:
  • possono essere risolte fornendo informazioni o istruzioni.
  • riguardano argomenti trattati (o di cui si può trattare) in articoli della tua knowledge base esistenti.
  • solitamente non hanno bisogno dell'intervento di uno dei tuoi agenti.

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:

• ti servono informazioni aggiornate e accurate su persone, luoghi e fatti.
• Ti servono le risposte di Atlassian Intelligence per avere accesso a informazioni che non puoi reperire direttamente (ad esempio, nella tua knowledge base collegata) per rispondere in modo adeguato alla tua richiesta.
• La tua knowledge base è obsoleta o incompleta, quindi le ricerche potrebbero non essere utili.
• Gli articoli della tua knowledge base non includono informazioni pertinenti o di alta qualità, quindi le risposte di Atlassian Intelligence potrebbero fornire ai clienti informazioni meno pertinenti in base a tali articoli.

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:

• Esamina e aggiorna in modo proattivo la tua knowledge base collegata (e gli articoli esistenti inclusi al suo interno) per assicurarti che rimanga completa e aggiornata.
• Esamina in modo proattivo le autorizzazioni e le restrizioni applicabili agli spazi della knowledge base collegati per assicurarti che Atlassian Intelligence abbia accesso alle informazioni giuste per fornire risposte utili.

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 nella nostra pagina delle domande frequenti.

Elaboriamo:

• I tuoi suggerimenti (input) e risposte (output).
• Contesto della tua istanza pertinente alla tua richiesta, come gli spazi collegati alla knowledge base.
• Dati su come interagisci con le nostre funzionalità, come i dati clickstream e le persone con cui lavori.
• Feedback che scegli di fornire su questa funzionalità, inclusi eventuali suggerimenti o risposte che scegli di condividere come parte del tuo commento.
• Per quanto riguarda i tuoi dati, per le risposte di Atlassian Intelligence in Jira Service Management si applicano le seguenti misure:
• I tuoi suggerimenti (input) e risposte (output):
  • Non sono disponibili agli altri clienti.
  • Non vengono archiviati da OpenAI.
  • I dati non vengono utilizzati per migliorare i modelli di OpenAI.
  • Vengono utilizzati solo per elaborare la tua esperienza.
• OpenAI è un sub-responsabile del trattamento nel nostro elenco di sub-responsabili. Non usano i tuoi input e output per nessuno scopo oltre all'elaborazione della tua richiesta.
• Questa funzionalità segue le autorizzazioni e le restrizioni applicabili agli spazi della knowledge base collegati. Ciò significa che tutte le pagine disponibili per i clienti sul tuo portale Jira Service Management saranno disponibili tramite le risposte di Atlassian Intelligence. Ad esempio, se l'accesso a una determinata pagina di Confluence è limitato e generalmente non disponibile tramite Jira Service Management, il contenuto di quella pagina non verrà suggerito nelle risposte di Atlassian Intelligence. Se non vuoi che i tuoi contenuti vengano resi disponibili nelle risposte ad altri utenti nella tua istanza, collabora con l'amministratore dell'organizzazione per avere la certezza che le tue autorizzazioni siano impostate in modo appropriato.

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.

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:

• Devi consentire all'automazione tramite Atlassian Intelligence di accedere a informazioni non immediatamente disponibili (ad esempio una pagina o un progetto ad accesso limitato) per rispondere correttamente alla tua richiesta.
• Devi eseguire task una tantum.
• Devi richiedere informazioni dalla tua knowledge base.

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:

• I tuoi suggerimenti (input) e risposte (output).
• Contesto tratto dalla tua istanza pertinente al prompt, ad esempio un progetto Jira o una pagina Confluence.
• Dati su come interagisci con le nostre funzionalità, come i dati clickstream e le persone con cui lavori.
• Feedback che scegli di fornire su questa funzionalità, inclusi eventuali suggerimenti o risposte che scegli di condividere come parte del tuo commento.

Per quanto riguarda i tuoi dati, nell'ambito dell'utilizzo di Atlassian Intelligence per l'automazione di Confluence si applicano le seguenti misure:

• I tuoi suggerimenti (input) e risposte (output):
  • Non sono disponibili agli altri clienti.
  • Non vengono archiviati da OpenAI.
  • Non vengono utilizzati per migliorare i modelli OpenAI.
  • Vengono utilizzati solo per elaborare la tua esperienza.

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 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 hanno molte righe di dati.
• I grafici hanno un titolo nella dashboard.
• I grafici hanno colonne con intestazioni.
• I grafici hanno valori in tutte le righe e colonne.

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:

• Hai grafici con una o solo poche righe di dati.
• Hai grafici a valore singolo.
• Hai grafici privi di titoli, etichette degli assi e intestazioni delle colonne.

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:

• Ricontrolla l'accuratezza delle informazioni insieme ad altri utenti che potrebbero avere un contesto più preciso circa i dati specifici visualizzati nel grafico.
• Tieni conto del fatto che Atlassian Intelligence utilizza solo il contesto di un singolo grafico e non l'intera dashboard per fornire una risposta.

Comprendiamo che potresti avere domande su come Chart Insights utilizza i tuoi dati. Questa sezione integra le informazioni disponibili in questa pagina.

Elaboriamo:

• I tuoi suggerimenti (input) e risposte (output).
• Il contesto estrapolato dalla tua istanza pertinente alla richiesta, come i dati presenti nel grafico.
• Dati su come interagisci con le nostre funzionalità, come i dati clickstream e le persone con cui lavori.
• Feedback che scegli di fornire su questa funzionalità, inclusi eventuali suggerimenti o risposte che scegli di condividere come parte del tuo commento.

Per quanto riguarda i tuoi dati, Chart Insights applica le misure seguenti.

• I tuoi suggerimenti (input) e risposte (output):
  • Non sono disponibili agli altri clienti.
  • Non vengono archiviati da OpenAI
  • Non vengono utilizzati per migliorare i modelli OpenAI.
  • Vengono utilizzati solo per elaborare la tua esperienza.
• OpenAI è uno dei sub-responsabili del trattamento indicati nel nostro elenco. Non usano i tuoi input e output per nessuno scopo oltre all'elaborazione della tua richiesta.
• Questa funzione utilizza solo le informazioni della dashboard a cui hai accesso e per cui hai richiesto approfondimenti.

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:

• Pagine con molto testo che richiedono almeno 5 minuti per essere lette.
• Sono presenti molti contenuti scritti, con poche immagini e/o altra formattazione come le espansioni su una pagina.

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:

• ti servono informazioni aggiornate e accurate su persone, luoghi e fatti.
• Ti serve un riepilogo di una pagina di Confluence molto breve in cui non ci sono contenuti sufficienti.
• Ti serve un riepilogo di una pagina di Confluence in cui la maggior parte del contenuto è in tabelle o si espande.
• Ti serve un riepilogo di una pagina di Confluence con la maggior parte del contenuto in macro.

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:

• Chiedere ad Atlassian Intelligence di riepilogare le pagine che sono ricche di contenuti testuali.

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:

• I tuoi suggerimenti (input) e risposte (output).

• Il contesto della tua istanza pertinente al tuo prompt, ad esempio i contenuti della pagina di Confluence che vuoi riassumere.

• Dati su come interagisci con le nostre funzionalità, come i dati clickstream e le persone con cui lavori

• Feedback che scegli di fornire su questa funzionalità, inclusi eventuali suggerimenti o risposte che scegli di condividere come parte del tuo commento.

Per quanto riguarda i tuoi dati, nell'ambito del riepilogo di pagine e blog con Atlassian Intelligence, si applicano le seguenti misure:

• I tuoi suggerimenti (input) e risposte (output):
  • Non sono disponibili agli altri clienti.
  • Non vengono archiviati da OpenAI.
  • Non vengono utilizzati per migliorare l'OpenAI.
  • Vengono utilizzati solo per elaborare la tua esperienza.
• 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 funzionalità segue le autorizzazioni della tua istanza. Ad esempio, se non hai accesso a una pagina di Confluence, non ti verrà mostrata questa funzione né potrai riepilogare una pagina utilizzando Atlassian Intelligence. Se non vuoi che i tuoi contenuti vengano resi disponibili ad altri utenti nella tua istanza, collabora con l'amministratore dell'organizzazione per avere la certezza che le tue autorizzazioni siano impostate in modo appropriato.

La definizione dei termini utilizzando Atlassian Intelligence in Confluence e Jira è basata su ampi modelli linguistici sviluppati da OpenAI. Tra questi troviamo 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 e Jira 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 specifici dell'azienda (come acronimi, nomi di progetti, sistemi o team) in una pagina di Confluence o nella descrizione di un ticket in Jira. 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.

Se trovi una definizione che ritieni imprecisa, puoi modificare o aggiungere una nuova definizione, quindi impostare la visibilità per quella pagina o ticket, per l'intero spazio o progetto, oppure accedere all'intera organizzazione.

Riteniamo che definire i termini utilizzando Atlassian Intelligence in Confluence funzioni meglio nei casi in cui:

• un'azienda ha più pagine nella propria istanza di Confluence che menzionano, descrivono o spiegano a quale termine specifico fa riferimento Atlassian Intelligence.

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:

• ti servono informazioni attuali e accurate su persone, luoghi e fatti.
• non disponi di un contesto completo sul termine all'interno di quell'istanza di Confluence (ad esempio, se non ci sono pagine che menzionano il termine specifico, la definizione di quel termine non verrà generata con precisione).
• La definizione richiede l'accesso ai contenuti di Confluence per cui non disponi delle autorizzazioni di visualizzazione
• l'utente tenta di definire più termini anziché uno singolo alla volta.

Inoltre, in Jira, abbiamo anche scoperto che, poiché la definizione dei termini con Atlassian Intelligence si basa sulla ricerca in Confluence, la funzione sarà disponibile in Jira solo se disponi delle autorizzazioni di visualizzazione di un'istanza di Confluence nello stesso sito della tua istanza di Jira.

È anche possibile che tu scopra che la definizione di termini con Atlassian Intelligence non funzioni come previsto negli spazi di Confluence o nelle istanze di Jira che contengono contenuti scritti in più lingue.

Sappiamo che potresti avere domande su come vengono utilizzati i tuoi dati da Atlassian Intelligence per definire i termini. Questa sezione integra le informazioni disponibili nel nostro Trust Center.

Elaboriamo:

• I tuoi suggerimenti (input) e risposte (output).
• Contesto tratto dalla tua istanza pertinente alla richiesta, come il termine che desideri definire.
• Dati su come interagisci con le nostre funzionalità, come i dati clickstream e le persone con cui lavori.
• Feedback che scegli di fornire su questa funzionalità, inclusi eventuali suggerimenti o risposte che scegli di condividere come parte del tuo commento.

Per quanto riguarda i tuoi dati, alla definizione di termini utilizzando Atlassian Intelligence si applicano le seguenti misure:

• I tuoi suggerimenti (input) e risposte (output):
  • Non sono disponibili agli altri clienti
  • Non vengono archiviati da OpenAI.
  • Non vengono utilizzati per migliorare i modelli OpenAI.
  • Vengono utilizzati solo per elaborare la tua esperienza.
• 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 funzionalità segue le autorizzazioni di accesso degli utenti esistenti, quindi agli utenti non verrà mostrata una definizione dei contenuti a cui non hanno accesso. Invece, la funzione esegue un pull di contenuti e definizioni solo dalle pagine e dai progetti che l'utente è autorizzato a visualizzare nell'istanza. 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.
• Se un utente modifica o aggiorna una definizione manualmente, la definizione viene archiviata e conservata per 1 anno.

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:

• Generazione di una descrizione della richiesta pull in base alle modifiche del codice contenute in tale richiesta pull.
• Riepilogo, miglioramento o modifica del tono della descrizione di una richiesta pull.
• Riepilogo, miglioramento o modifica del tono della descrizione di un commento relativo a una richiesta pull.

Riteniamo che la generazione di descrizioni delle richieste pull di Bitbucket Cloud con Atlassian Intelligence offra risultati migliori negli scenari in cui:

• Come autore del codice, desideri che Atlassian Intelligence ti aiuti a scrivere o migliorare la descrizione di una richiesta pull. È la soluzione migliore per i team in grado di esaminare e confermare che i contenuti generati da Atlassian Intelligence siano appropriati per descrivere la richiesta pull.
• In qualità di revisore del codice, desideri che Atlassian Intelligence ti aiuti a migliorare il tono o il contenuto di un commento relativo a una richiesta pull che hai già redatto.

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:

• Hai bisogno della descrizione della richiesta pull per fare riferimento a informazioni che non sono già presenti nelle modifiche al codice (ad esempio, il codice sorgente contenuto in altre posizioni del repository).
• Non sei in grado di esaminare e confermare che i contenuti generati da Atlassian Intelligence riflettano accuratamente la richiesta pull.
• ti servono informazioni aggiornate e accurate su persone, luoghi e fatti.

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:

• Essere più specifico possibile in ciò che chiedi di fare ad Atlassian Intelligence.
• Correggere, rivedere e modificare l'output generato dall'assistente di scrittura IA per ottenere precisione e chiarezza.
• Collaborare con gli altri per raccogliere feedback e migliorare la qualità dell'output.

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:

• I tuoi prompt (input) e risposte (output):
• Il contesto della tua istanza pertinente alla tua richiesta, come:
  • le modifiche del codice e i messaggi di commit nella richiesta pull
  • il contenuto della descrizione della richiesta pull
  • il contenuto del commento relativo alla richiesta pull
• Dati su come interagisci con le nostre funzionalità, come i dati clickstream e le persone con cui lavori
• Il feedback che scegli di fornire su questa funzione

Per quanto riguarda i dati, alla generazione delle descrizioni delle richiesta pull con Atlassian Intelligence si applicano le seguenti misure:

• I tuoi suggerimenti (input) e risposte (output):
  • Non sono disponibili agli altri clienti
  • Non vengono archiviati da OpenAI
  • Non vengono utilizzati per migliorare i modelli OpenAI
  • Vengono utilizzati solo per elaborare la tua richiesta
• OpenAI è uno dei sub-responsabili del trattamento indicati nel nostro elenco. Non utilizza i tuoi input e output per nessuno scopo oltre all'elaborazione della tua richiesta.

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:

• vuoi creare un grafico personalizzato partendo dall'SQL generato e perfezionando la query dove necessario.
• la domanda sul linguaggio naturale include parole e concetti a cui si fa riferimento nello schema di Atlassian Data Lake, nel modo più specifico possibile.
• puoi esplorare e conoscere lo schema Atlassian Data Lake.

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:

• ti servono informazioni aggiornate e accurate su persone, luoghi e fatti.
• ti serve questa funzionalità per avere accesso a informazioni che non sono facilmente disponibili nello schema Atlassian Data Lake (ad esempio, i dati per Advanced Roadmaps) per rispondere correttamente alla domanda.
• la domanda include riferimenti a campi personalizzati.
• la domanda viene posta in una lingua diversa dall'inglese.
• non hai abbastanza familiarità con SQL per convalidare il risultato SQL generato da Atlassian Intelligence.

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:

• Essere più specifico possibile in ciò che chiedi di fare ad Atlassian Intelligence.
• Assicurati che la fonte di dati Atlassian Data Lake che stai utilizzando copra i dati necessari per rispondere alla tua domanda.

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:

• I tuoi suggerimenti (input) e risposte (output).
• Contesto della tua istanza pertinente alla tua richiesta, inclusi gli schemi Atlassian Data Lake disponibili al pubblico applicabili alla tua istanza.
• Dati su come interagisci con le nostre funzionalità, come i dati clickstream e le persone con cui lavori.
• Feedback che scegli di fornire su questa funzionalità, inclusi eventuali suggerimenti o risposte che scegli di condividere come parte del tuo commento.

Per quanto riguarda i tuoi dati, alla generazione di query SQL tramite Atlassian Intelligence si applicano le seguenti misure.

• I tuoi suggerimenti (input) e risposte (output):
  • Non sono disponibili agli altri clienti.
  • Non vengono archiviati da OpenAI.
  • Non vengono utilizzati per migliorare i modelli OpenAI.
  • Vengono utilizzati solo per elaborare la tua esperienza.
• 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 funzionalità segue le autorizzazioni della tua connessione Atlassian Data Lake. Ad esempio, se non hai accesso a una connessione Atlassian Data Lake, non sarai in grado di creare un codice SQL per aprire query.

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:

• trasformazione dei contenuti esistenti per diversi tipi di pubblico. Atlassian Intelligence aiuta a cambiare tono, a migliorare la scrittura e a rendere le informazioni tecniche più facili da comprendere per gli altri team. È la cosa migliore per i team che vogliono rendere la loro scrittura più professionale e concisa.
• riepilogo dei contenuti esistenti. Con Atlassian Intelligence, puoi trasformare note approssimative in utile documentazione strategica, articoli della knowledge base, piani di campagne e altro ancora. Puoi usarlo anche per analizzare le informazioni esistenti per definire piani d'azione ed elementi. Funziona meglio per le pagine ricche di testo in cui c'è molto contesto da cui attingere.
• generazione di nuovi contenuti. Atlassian Intelligence ti aiuta a redigere nuovi contenuti come pagine strategiche, panoramiche di progetto, note di rilascio o storie utenti. Funziona meglio quando i team utilizzano istruzioni chiare e specifiche, con un obiettivo ben definito in mente.

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:

• ti servono informazioni attuali, aggiornate e accurate su persone, luoghi e fatti.
• devi avere accesso a informazioni che non puoi reperire direttamente (ad esempio, nella tua istanza) per rispondere correttamente alla tua richiesta.
• devi generare contenuti in un formato diverso dal markdown standard (ad esempio, generando un pannello informativo da zero).
• devi fare riferimento a informazioni che non sono già presenti nel documento in fase di modifica (ad esempio, contenuti presenti in un altro documento o in un altro prodotto).
• Devi generare e trasformare i contenuti in lingue diverse dall'inglese.

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:

• Essere più specifico possibile in ciò che chiedi di fare ad Atlassian Intelligence.
• Scomporre le richieste complesse in task più piccoli e gestibili.
• Incorporare parole chiave rilevanti per migliorare la precisione dei contenuti generati.
• Usare correttamente la grammatica e la punteggiatura nel testo inserito.
• Correggere, rivedere e modificare l'output generato dall'assistente di scrittura IA per ottenere precisione e chiarezza.
• Mettere in pratica diverse istruzioni o varianti del testo inserito per scoprire idee diverse.
• Collaborare con gli altri per raccogliere feedback e migliorare la qualità dell'output.

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:

• I tuoi suggerimenti (input) e risposte (output).
• Il contesto tratto dalla tua istanza pertinente alla richiesta, come il prodotto da cui hai attivato Atlassian Intelligence.
• Dati su come interagisci con le nostre funzionalità, come i dati clickstream e le persone con cui lavori.
• Feedback che scegli di fornire su questa funzionalità, inclusi eventuali suggerimenti o risposte che scegli di condividere come parte del tuo commento.

Per quanto riguarda i tuoi dati, alle esperienze di modifica tramite Atlassian Intelligence si applicano le seguenti misure:

• I tuoi suggerimenti (input) e risposte (output):
  • Non sono disponibili agli altri clienti.
  • Non vengono archiviati da OpenAI.
  • Non vengono utilizzati per migliorare i modelli OpenAI.
  • Vengono utilizzati solo per elaborare la tua esperienza.
• 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 funzionalità segue le autorizzazioni della tua istanza. Ad esempio, se non hai accesso a una determinata pagina di Confluence, i contenuti della pagina non saranno suggeriti nella risposta che ricevi. Se non vuoi che i tuoi contenuti vengano resi disponibili nelle risposte ad altri utenti nella tua istanza, collabora con l'amministratore dell'organizzazione per avere la certezza che le tue autorizzazioni siano impostate in modo appropriato.

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.

È importante ricordare che i modelli utilizzati per cercare risposte su Confluence 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 risposte su Confluence utilizzando Atlassian Intelligence è meno utile nei casi in cui:

• ti servono informazioni aggiornate e accurate su persone, luoghi e fatti.
• Ti servono informazioni aggiornate e precise su elementi che tendono a cambiare di frequente (ad esempio, su una tabella di marcia che si aggiorna mensilmente).
• Ti servono informazioni aggiornate e precise su persone specifiche e sul ruolo che svolgono nella tua organizzazione.
• Hai bisogno di accedere a informazioni che non puoi reperire direttamente (ad esempio, pagine con restrizioni nella tua istanza Confluence) per rispondere correttamente alla richiesta.
• La risposta è costituita da una gamma di valori o categorie diversi (ad esempio, metriche che si aggiornano ogni settimana).
• Ti servono risposte che richiedano sfumature, complessità o livelli di ragionamento simili a quelli umani.

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:

• Essere più specifico possibile in ciò che chiedi di fare ad Atlassian Intelligence.
• Fare domande su cose che sai essere documentate nella tua istanza di Confluence e a cui hai accesso.

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:

• I tuoi suggerimenti (input) e risposte (output).
• Contesto della tua istanza relativo al tuo suggerimento, ad esempio i contenuti delle prime tre pagine restituite dalla ricerca su Confluence.
• Dati su come interagisci con le nostre funzionalità, come i dati clickstream e le persone con cui lavori.
• Feedback che scegli di fornire su questa funzionalità, inclusi eventuali suggerimenti o risposte che scegli di condividere come parte del tuo commento.

Per quanto riguarda i tuoi dati, la ricerca di risposte su Confluence tramite Atlassian Intelligence applica le seguenti misure:

• I tuoi suggerimenti (input) e risposte (output):
  • Are not available to other customers.
  • Are not stored by any LLM provider.
  • Are not used to improve LLM models.
  • Vengono utilizzati solo per elaborare la tua esperienza.
• 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 funzionalità segue le autorizzazioni della tua istanza. Ad esempio, se non hai accesso a una determinata pagina di Confluence, questa funzione non utilizzerà i contenuti di quella pagina nella risposta che vedi. Se non vuoi che i tuoi contenuti vengano resi disponibili nelle risposte ad altri utenti nella tua istanza, collabora con l'amministratore dell'organizzazione per avere la certezza che le tue autorizzazioni siano impostate in modo appropriato.

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:

• Stai cercando ticket di Jira utilizzando i campi ticket disponibili nel tuo progetto Jira.
• La query contiene campi e valori specifici che possono aiutarti a restringere la ricerca di ticket.
• I campi e i valori che stai cercando esistono nel tuo progetto Jira.
• La tua query è in inglese.
• La query è traducibile in JQL. Poiché Atlassian Intelligence converte le richieste in codice JQL, gli input contenenti parole chiave che possono essere tradotte in JQL possono fornire risultati migliori.

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:

• ti servono informazioni aggiornate e accurate su persone, luoghi e fatti.
• Stai cercando entità Jira che non sono ticket, come progetti, bacheche o utenti.
• Stai usando una lingua diversa dall'inglese.
• La ricerca ti serve per analizzare i ticket per creare grafici, riepiloghi o altre rappresentazioni dei tuoi dati.
• La ricerca richiede funzioni non attualmente disponibili in JQL (ad esempio, una domanda come "Trova i ticket che ho commentato" che non può essere tradotta in una funzione JQL).

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:

• I tuoi suggerimenti (input) e risposte (output).
• Il contesto tratto dalla tua istanza pertinente alla richiesta, come il progetto di cui ti occupi al momento.
• Dati su come interagisci con le nostre funzionalità, come i dati clickstream e le persone con cui lavori
• Feedback che scegli di fornire su questa funzionalità, inclusi eventuali suggerimenti o risposte che scegli di condividere come parte del tuo commento.

Per quanto riguarda i tuoi dati, alla ricerca di ticket tramite Atlassian Intelligence si applicano le seguenti misure:

• I tuoi suggerimenti (input) e risposte (output):
  • Are not available to other customers.
  • Are not stored by any LLM provider.
  • Are not used to improve LLM models.
  • Vengono utilizzati solo per elaborare la tua esperienza.
• 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.
• Le tue risposte di ricerca si baseranno sui ticket e sui campi a cui hai accesso (ad esempio, se non hai accesso a un progetto di Jira specifico, non riceverai i risultati di ricerca di ticket e campi di quel progetto).

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:

• Hai casi d'uso molto specifici per cui i modelli di tipi di richiesta esistenti non sono adatti.
• Hai requisiti molto generali e stai cercando qualche idea.
• Stai usando una lingua molto diffusa (ad esempio, inglese o spagnolo).

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:

• ti servono informazioni attuali e accurate su persone, luoghi e fatti.
• Hai bisogno di questa funzionalità per avere accesso a informazioni che non puoi reperire direttamente (ad esempio, nella tua istanza) per rispondere correttamente alla richiesta.
• Fornisci istruzioni troppo vaghe o irrilevanti per la gestione del servizio.
• Non stai usando una lingua molto diffusa.

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:

• Essere più specifico possibile in ciò che chiedi di fare ad Atlassian Intelligence.

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:

• I tuoi suggerimenti (input) e risposte (output).
• Il contesto tratto dalla tua istanza pertinente alla tua richiesta.
• Dati su come interagisci con le nostre funzionalità, come i dati clickstream e le persone con cui lavori.
• Feedback che scegli di fornire su questa funzionalità, inclusi eventuali suggerimenti o risposte che scegli di condividere come parte del tuo commento.

Per quanto riguarda i tuoi dati, nell'ambito dell'utilizzo di Atlassian Intelligence per suggerire i tipi di richiesta si applicano le seguenti misure.

• I tuoi suggerimenti (input) e risposte (output):
  • Non sono disponibili agli altri clienti.
  • Non vengono archiviati da OpenAI.
  • Non vengono utilizzati per migliorare i modelli OpenAI.
  • Vengono utilizzati solo per elaborare la tua esperienza.
• 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 funzionalità utilizza solo le informazioni delle tue richieste, quindi vengono rispettate tutte le autorizzazioni di Jira.

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:

• Ticket con descrizione e commenti in inglese.
• Ticket con un gran numero di commenti e/o commenti e descrizioni lunghi.

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:

• Stai usando una lingua diversa dall'inglese
• Non è presente la cronologia o i dettagli del ticket

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:

• I tuoi suggerimenti (input) e risposte (output).
• Il contesto della tua istanza pertinente al tuo prompt include dettagli su Jira Service. Problema di gestione, come la descrizione del ticket, i commenti e gli utenti coinvolti in esso.
• Dati su come interagisci con le nostre funzionalità, come i dati clickstream e le persone con cui lavori
• Feedback che scegli di fornire su questa funzionalità, inclusi eventuali suggerimenti o risposte che scegli di condividere come parte del tuo commento.

Per quanto riguarda i tuoi dati, al riepilogo dei dettagli del ticket tramite Atlassian Intelligence si applicano le seguenti misure:

• I tuoi suggerimenti (input) e risposte (output):
  • Non sono disponibili agli altri clienti.
  • Non vengono inviati a nessun provider LLM di terze parti diverso da OpenAI.
  • Non vengono archiviati da OpenAI.
  • Non vengono utilizzati per migliorare i modelli OpenAI.
  • Vengono utilizzati solo per elaborare la tua esperienza.
• 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 funzionalità segue le autorizzazioni della tua istanza. Solo gli agenti e gli amministratori di progetto possono visualizzare il pulsante Riepiloga.

La scrittura di formule personalizzate utilizzando Atlassian Intelligence si basa su modelli linguistici di grandi dimensioni sviluppati da OpenAI. Tra questi troviamo i modelli OpenAI descritti qui.

Atlassian Intelligence utilizza questi modelli per analizzare il linguaggio naturale e poi lo traduce in SQLite 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 addestrati.

Scopri di più sulle funzionalità dei modelli di OpenAI o su questo approccio nei documenti di ricerca di OpenAI.

Chiedi o descrivi ad Atlassian Intelligence come vuoi trasformare i dati nella tua tabella dei risultati e questi saranno tradotti in un'espressione SQLite utilizzata per formule personalizzate, anziché scrivere le tue espressioni SQLite da zero. Dopo aver fatto una domanda, Atlassian Intelligence utilizza i dati nella tabella dei risultati del precedente passaggio di Visual SQL per generare un'espressione SQLite che applica calcoli oppure operazioni a quei dati per il tuo grafico. Questo può anche aiutarti a conoscere le funzioni SQLite e la loro sintassi.

La scrittura di formule personalizzate utilizzando Atlassian Intelligence funziona meglio negli scenari in cui:

• Vuoi applicare le modifiche a una singola colonna dei dati richiesti.
• Vuoi iniziare con un'espressione SQLite generata e perfezionarla dove necessario.
• La domanda in linguaggio naturale include parole e concetti a cui si fa riferimento nelle intestazioni delle colonne o nei dati delle righe.
• Vuoi saperne di più su SQLite e scoprire le funzioni SQLite disponibili.

Quando usi formule personalizzate, ricorda che i modelli utilizzati in Atlassian Intelligence a volte possono comportarsi in modo impreciso, incompleto o inaffidabile.

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 scrivere formule personalizzate utilizzando Atlassian Intelligence è meno utile nei casi in cui:

• Vuoi applicare le modifiche a più colonne in una singola formula personalizzata.
• Hai bisogno di questa funzione per avere accesso a informazioni che non sono immediatamente disponibili nei dati della tabella dei risultati.
• La domanda viene posta in una lingua diversa dall'inglese.

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:

• Esprimere nel modo più specifico possibile ciò che chiedi di fare ad Atlassian Intelligence.
• Garantire che i dati che hai richiesto coprano i dati necessari per rispondere alla tua domanda

Comprendiamo che potresti avere domande su come vengono utilizzati i tuoi dati quando scrivi formule personalizzate utilizzando Atlassian Intelligence. Questa sezione integra le informazioni disponibili nel nostro Trust Center.

Elaboriamo:

• I tuoi suggerimenti (input) e le risposte (output).
• Contesto della tua istanza pertinente alla tua richiesta, ad esempio l'inclusione dei dati del set di risultati nel passaggio precedente di Visual SQL.
• Feedback che scegli di fornire su questa funzionalità, inclusi eventuali suggerimenti o risposte che scegli di condividere come parte del tuo commento.
• Dati su come interagisci con le nostre funzionalità, come i dati clickstream

Per quanto riguarda i tuoi dati, alla scrittura di formule personalizzate utilizzando Atlassian Intelligence si applicano le seguenti misure.

I tuoi suggerimenti (input) e le risposte (output):

• Non sono disponibili per gli altri clienti.
• Non vengono archiviati da OpenAI.
• Non vengono utilizzati per migliorare i modelli OpenAI.
• Vengono utilizzati solo per elaborare la tua esperienza.

OpenAI è un sub-responsabile del trattamento dei dati nel nostro elenco di sub-responsabili. Non usano i tuoi input e output per nessuno scopo oltre all'elaborazione della tua richiesta.