Группировка оповещений с помощью Atlassian Intelligence основана на больших языковых моделях OpenAI и других моделях машинного обучения, включая описанные на сайте OpenAI.

Сервис Atlassian Intelligence использует эти модели машинного обучения для анализа и группировки оповещений в наших продуктах по содержимому или тегам, а также для предоставления рекомендаций с учетом предыдущих групп оповещений и лиц, реагировавших на прошлые оповещения. Затем Atlassian Intelligence с помощью больших языковых моделей анализирует и генерирует описания и контент на естественном языке для этих групп в наших продуктах.

Большие языковые модели генерируют ответы на основе ваших входных данных и являются вероятностными. Это значит, что ответы генерируются путем прогнозирования наиболее вероятного следующего слова или текста на основе данных, на которых модели прошли обучение.

Подробнее о возможностях моделей OpenAI и об этом подходе читайте в исследовательских работах OpenAI.

Сервис Atlassian Intelligence используется для выявления и группировки похожих оповещений. AI также помогает выявлять и рекомендовать предыдущие похожие группы оповещений и пользователей или команды, реагировавшие на прошлые оповещения, исходя из семантического сходства контента или тегов оповещений.

Если вы захотите эскалировать группу оповещений до инцидента, функция группировки оповещений предварительно заполнит всю контекстную информацию, которую вы сможете просмотреть в процессе создания инцидента.

По нашему мнению, группировка оповещений показывает наилучшие результаты в следующих случаях.

• В вашей организации часто возникают похожие или повторяющиеся оповещения, поступающие в большом количестве — краткосрочно или на протяжении длительного периода времени.
• Ваша организация систематически классифицирует оповещения с помощью тегов.
• Ваша команда часто сталкивается с необходимостью эскалировать похожие или повторяющиеся оповещения до инцидентов.

Важно помнить, что иногда модели могут выдавать неточный, неполный или ненадежный результат. Это связано с принципами работы моделей, используемых для группировки оповещений.

Например, полученные ответы могут неточно отражать контент, на котором они основаны, или включать контент, который выглядит правдоподобным, но оказывается недостоверным или неполным. В случае с группами оповещений они могут неточно отражать семантическое сходство тегов.

Мы обнаружили, что группировка оповещений может оказаться не так эффективна в следующих случаях.

• Вам нужна актуальная и точная информация о людях, местах и фактах.
• Вы хотите группировать оповещения, чтобы иметь доступ к информации, которая вам недоступна, и это препятствует надлежащей группировке. Эта функция работает в пределах заданных ролей и прав вашей команды, поэтому вы будете иметь доступ к группам и аналитике только тех оповещений, на просмотр которых у вас есть право.
• Ваша команда не имеет единых правил добавления тегов к оповещениям и не следит за состоянием тегов. Поскольку оповещения группируются на основе семантического сходства заголовков и тегов оповещений, качество групп зависит от единообразия тегов, используемых вашей командой и организацией.

По этой причине мы рекомендуем вам подумать о том, в каких ситуациях вы будете использовать Atlassian Intelligence, и проверять качество полученных ответов, прежде чем делиться ими с другими.

Стоит также подумать о выработке единых правил использования тегов в вашей команде.

Мы понимаем, что у вас могут возникнуть вопросы о том, как используются ваши данные при группировке оповещений. В этом разделе представлены сведения, дополняющие содержание страницы часто задаваемых вопросов.

Мы обрабатываем следующие данные.

• Ваши запросы (ввод) и ответы (вывод).
• Контекст из вашего экземпляра, относящийся к вашему запросу, например данные оповещений (заголовки и теги оповещений, приоритеты, реагирующие команды, описание).
• Данные о том, как вы взаимодействуете с нашими функциями, например данные о переходах и пользователях, с которыми вы работаете.
• Отзывы, которые вы решили оставить о функции, включая любые запросы или ответы, которыми вы делитесь в рамках отзыва.

Мы обрабатываем данные ваших оповещений, чтобы обучить версию модели машинного обучения распознавать закономерности, характерные именно для них. Эта версия используется только для вас.

• Мы храним выявленные закономерности, чтобы предоставлять вам аналитику.
• Мы не используем данные ваших оповещений для обучения больших языковых моделей.

Для функции группировки оповещений предусмотрены следующие меры в отношении ваших данных.

• Ваши входные и выходные данные:
  • недоступны другим клиентам;
  • не хранятся OpenAI;
  • не используются для улучшения моделей OpenAI;
  • используются только для вашего обслуживания.
• OpenAI является субобработчиком из нашего списка субобработчиков. OpenAI не использует ваш ввод и вывод ни для каких целей, кроме обработки вашего запроса.
• Функция работает в соответствии с правами, установленными на вашем сайте. Например, если сервис Atlassian Intelligence группирует 50 оповещений на основе их тегов и семантического сходства, а у вас есть право на просмотр лишь 30 из них, вы увидите в подробном представлении группы только эти 30 оповещений. Если вы хотите ограничить доступность ваших оповещений в ответах для других пользователей сайта, обратитесь к администратору организации или сайта, чтобы настроить права соответствующим образом.

Функция ответов Atlassian Intelligence работает на базе больших языковых моделей, разработанных OpenAI, включая модели, описанные здесь.

Решение Atlassian Intelligence использует эти модели для анализа и создания ответов на естественном языке в наших продуктах.

Эти модели дают ответы на основе ваших входных данных и носят вероятностный характер. Это значит, что ответы генерируются путем прогнозирования наиболее вероятного следующего слова или текста на основе данных, на которых модели прошли обучение.

Подробнее о возможностях моделей OpenAI и об этом подходе читайте в исследовательских работах OpenAI.

Возможность ответов Atlassian Intelligence работает в связке с виртуальным агентом службы поддержки в Jira Service Management. Для поиска в связанных разделах базы знаний и ответа на вопросы клиентов используется генеративный искусственный интеллект.

По нашему мнению, функция ответов Atlassian Intelligence показывает наилучшие результаты в следующих случаях.

• У вас есть полная и актуальная связанная база знаний, к которой виртуальный агент службы поддержки может получить доступ для ответа на вопросы клиентов с помощью функции ответов Atlassian Intelligence.
• Ответы Atlassian Intelligence идеально подходят для вопросов клиентов, которые:
  • можно решить, сообщив информацию или инструкции;
  • описаны в существующих статьях базы знаний (или могут быть добавлены в них);
  • обычно не требуют эскалации в адрес агента-человека.

Важно помнить, что из-за принципов работы моделей, используемых для ответов Atlassian Intelligence, иногда эти модели могут давать неточные, неполные или ненадежные результаты.

Например, такие ответы могут неточно отражать контент, на котором они основаны, или включать контент, который кажется правдоподобным, но является недостоверным или неполным.

Мы обнаружили, что функция ответов Atlassian Intelligence может быть менее полезной в следующих ситуациях.

• Вам нужна актуальная и точная информация о людях, местах и фактах.
• Для надлежащего ответа на ваш запрос Atlassian Intelligence требуется информация, к которой у вас нет прямого доступа (например, в связанной базе знаний).
• Ваша база знаний устарела или неполна, поэтому поиск может оказаться не слишком полезным.
• Статьи в вашей базе знаний не содержат соответствующей запросу или достаточно качественной информации, поэтому информация от Atlassian Intelligence на основе этих статей будет менее актуальной для клиентов.

По этой причине мы рекомендуем вам подумать о том, в каких ситуациях вы будете использовать Atlassian Intelligence, и проверять качество полученных ответов, прежде чем делиться ими с другими.

Также стоит учесть следующее.

• Периодически проверяйте и обновляйте связанную базу знаний (и включенные в нее статьи), чтобы она оставалась полной и актуальной.
• Периодически проверяйте права доступа и ограничения, применимые к связанным разделам базы знаний, чтобы убедиться, что у функции ответов Atlassian Intelligence есть доступ к нужной информации, необходимой для ее надлежащей работы.

Мы понимаем, что у вас могут возникнуть вопросы о том, как ваши данные используются при работе с ответами Atlassian Intelligence в Jira Service Management. В этом разделе представлены сведения, дополняющие содержание страницы часто задаваемых вопросов.

Мы обрабатываем следующие данные.

• Ваши запросы (ввод) и ответы (вывод).
• Контекст из вашего экземпляра, связанный с запросом, например связанные разделы базы знаний.
• Данные о том, как вы взаимодействуете с нашими функциями, например данные о переходах и пользователях, с которыми вы работаете.
• Отзывы, которые вы решили оставить о функции, включая любые запросы или ответы, которыми вы делитесь в рамках отзыва.
• Для функции ответов Atlassian Intelligence в Jira Service Management предусмотрены следующие меры в отношении ваших данных.
• Ваши запросы (ввод) и ответы (вывод):
  • недоступны другим клиентам;
  • не хранятся OpenAI;
  • не используются для улучшения моделей OpenAI;
  • используются только для вашего обслуживания.
• OpenAI является субобработчиком из нашего списка субобработчиков. OpenAI не использует ваш ввод и вывод ни для каких целей, кроме обработки вашего запроса.
• Функция учитывает права доступа и ограничения, применимым к связанным разделам базы знаний. Это означает, что все страницы, доступные клиентам на портале Jira Service Management, будут доступны посредством ответов Atlassian Intelligence. Например, если для определенной страницы Confluence установлены ограничения и она не находится в общем доступе в Jira Service Management, содержимое этой страницы не будет предложено в ответах Atlassian Intelligence. Если вы хотите ограничить доступность контента в ответах для других пользователей в вашем экземпляре, обратитесь к администратору организации, чтобы убедиться, что права доступа настроены соответствующим образом.

Автоматизация с помощью Atlassian Intelligence работает на базе моделей GPT, разработанных OpenAI, включая модели OpenAI, описанные здесь.

Atlassian Intelligence использует эти модели, чтобы анализировать входные данные на естественном языке и создавать на их основе правила автоматизации в Jira и Confluence.

Эти модели дают ответы на основе ваших входных данных и носят вероятностный характер. Это значит, что ответы генерируются путем прогнозирования наиболее вероятного следующего слова или текста на основе данных, на которых модели прошли обучение.

Подробнее о возможностях моделей OpenAI и об этом подходе читайте в исследовательских работах OpenAI.

Создание правил лежит в основе повседневной работы с автоматизацией, и мы хотим упростить для вас эту задачу, добавив Atlassian Intelligence в конструктор правил автоматизации в Jira и Confluence. Теперь можно легко создавать правила автоматизации, просто описав, что вы хотите автоматизировать, а Atlassian Intelligence возьмет на себя самую трудную работу по созданию правила. Подробнее об использовании Atlassian Intelligence для автоматизации в Jira и Confluence.

По нашему мнению, использование Atlassian Intelligence для автоматизации в Jira и Confluence дает наилучшие результаты в случаях, когда вы не знаете, с чего начать, или хотите ускорить процесс создания правил.

Важно помнить, что из-за принципов работы моделей, используемых для работы автоматизации с помощью Atlassian Intelligence, иногда эти модели могут давать неточные, неполные или недостоверные результаты.

Например, такие ответы могут неточно отражать контент, на котором они основаны, или включать контент, который кажется правдоподобным, но является недостоверным или неполным.

Мы заметили, что автоматизация с помощью Atlassian Intelligence может быть менее полезна в следующих ситуациях.

• Для надлежащего выполнения запроса функция автоматизации с помощью Atlassian Intelligence должна получить информацию, к которой у вас нет прямого доступа (например, на странице или в проекте с ограниченным доступом).
• Вам нужно выполнить разовое задание.
• Вам необходимо запросить информацию из своей базы знаний.

По этой причине мы рекомендуем вам подумать о том, в каких ситуациях вы будете использовать Atlassian Intelligence, и проверять качество полученных ответов, прежде чем делиться ими с другими.

Автоматизация с помощью Atlassian Intelligence будет работать только с существующим набором доступных компонентов автоматизации в Jira и Confluence.

Также рекомендуется отправлять Atlassian Intelligence максимально конкретные запросы, как описано выше.

Мы понимаем, что у вас могут возникнуть вопросы о том, как используются ваши данные при автоматизации с помощью Atlassian Intelligence. Этот раздел дополняет сведения, доступные в нашем Центре безопасности.

Мы обрабатываем следующие данные.

• Ваши запросы (ввод) и ответы (вывод).
• Контекст из вашего экземпляра, связанный с запросом, например проект Jira или страница Confluence.
• Данные о том, как вы взаимодействуете с нашими функциями, например данные о переходах и пользователях, с которыми вы работаете.
• Отзывы, которые вы решили оставить о функции, включая любые запросы или ответы, которыми вы делитесь в рамках отзыва.

Для функции автоматизации в Confluence с помощью Atlassian Intelligence предусмотрены следующие меры в отношении ваших данных.

• Ваши запросы (ввод) и ответы (вывод):
  • недоступны другим клиентам;
  • не хранятся OpenAI;
  • не используются для улучшения моделей OpenAI;
  • используются только для вашего обслуживания.

OpenAI является субобработчиком из нашего списка субобработчиков. OpenAI не использует ваш ввод и вывод ни для каких целей, кроме обработки вашего запроса.

Эта функция учитывает права доступа в вашем экземпляре. Например, если у вас нет доступа к определенному проекту или странице, в ответ не будет включен контент из этих активов. Если вы хотите ограничить доступность контента в ответах для других пользователей в вашем экземпляре, обратитесь к администратору организации, чтобы настроить права доступа соответствующим образом.

Функция аналитики диаграмм работает на базе больших языковых моделей, разработанных OpenAI, включая модели компании, приведенные здесь.

Решение Atlassian Intelligence использует эти модели для анализа и создания ответов на естественном языке в наших продуктах.

Эти модели дают ответы на основе ваших входных данных и носят вероятностный характер. Это значит, что ответы составляются путем прогнозирования наиболее вероятного следующего слова или текста на основе данных, на которых модели прошли обучение.

Подробнее о возможностях моделей OpenAI и об этом подходе читайте в исследовательских работах OpenAI.

Аналитика диаграмм на базе Atlassian Intelligence поможет быстрее разобраться в данных на любой диаграмме в Atlassian Analytics. На основе названий дашбоарда и диаграммы, а также данных диаграммы (включая заголовки столбцов и значения строк) создается краткое описание диаграммы и показанных на ней данных на естественном языке. Также эта функция будет выявлять тенденции и аномалии в данных и предоставлять вам определенные выводы по диаграмме.

По нашему мнению, chart insights показывает наилучшие результаты в следующих случаях.

• Диаграммы с большим количеством строк данных.
• Диаграммы, на которых указано название дашбоарда.
• Диаграммы с заголовками столбцов.
• Все строки и столбцы диаграмм заполнены.

Эта функция лучше всего подходит для столбиковых диаграмм, линейных графиков и их сочетаний, так как они обычно отражают тенденции, содержат даты и множество строк данных.

Важно! Иногда эти модели могут выдавать неточный, неполный или ненадежный результат. Это связано с принципами работы моделей, используемых в качестве основы для описанных функций chart insights.

Например, такие ответы могут неточно отражать контент, на котором они основаны, или включать контент, который кажется правдоподобным, но является недостоверным или неполным.

Мы обнаружили, что в следующих случаях функция chart insights может показать себя не так эффективно.

• Диаграммы, состоящие из одной или нескольких строк данных.
• Диаграммы, отражающие только один тип значений.
• Диаграммы без названий, меток осей и заголовков столбцов.

По этой причине мы рекомендуем вам подумать о том, в каких ситуациях вы будете использовать Atlassian Intelligence, и проверять качество полученных ответов, прежде чем делиться ими с другими.

Также стоит учесть следующее.

• Лучше перепроверить точность полученной аналитики вместе с другими пользователями, у которых может быть больше контекста по конкретным данным на диаграмме.
• Следует помнить, что ответ Atlassian Intelligence опирается на данные только одной диаграммы, а не всего дашбоарда.

Мы понимаем, что у вас могут возникнуть вопросы о том, как используются ваши данные при работе функции chart insights. В этом разделе представлены сведения, дополняющие содержание этой страницы.

Мы обрабатываем следующие данные.

• Ваши запросы (ввод) и ответы (вывод).
• Контекст из вашего экземпляра, связанный с вашим запросом, например данные на диаграмме.
• Данные о том, как вы взаимодействуете с нашими функциями, например данные о переходах и пользователях, с которыми вы работаете.
• Отзывы, которые вы решили оставить о функции, включая любые запросы или ответы, которыми вы делитесь в рамках отзыва.

Для функции chart insights предусмотрены следующие меры в отношении ваших данных.

• Ваши запросы (ввод) и ответы (вывод):
  • недоступны другим клиентам;
  • не хранятся в системах OpenAI;
  • не используются для улучшения моделей OpenAI;
  • используются только для вашего обслуживания.
• Компания OpenAI входит в наш список субобработчиков. OpenAI не использует ваш ввод и вывод ни для каких целей, кроме обработки вашего запроса.
• При работе этой функции используется только информация дашбоарда, к которому у вас есть доступ и для которого запрошена аналитика.

Краткое изложение страниц и блогов с помощью Atlassian Intelligence работает на базе больших языковых моделей, разработанных OpenAI, включая модели, описанные здесь.

Решение Atlassian Intelligence использует эти модели для анализа и создания ответов на естественном языке в наших продуктах.

Эти модели дают ответы на основе ваших входных данных и носят вероятностный характер. Это значит, что ответы генерируются путем прогнозирования наиболее вероятного следующего слова или текста на основе данных, на которых модели прошли обучение.

Подробнее о возможностях моделей OpenAI и об этом подходе читайте в исследовательских работах OpenAI.

Экономьте время и быстрее получайте сведения, необходимые для работы, формируя краткое изложение страниц или блогов Confluence с помощью Atlassian Intelligence. Подробнее об использовании Atlassian Intelligence в Confluence.

По нашему мнению, функция краткого изложения страниц и блогов с помощью Atlassian Intelligence показывает наилучшие результаты в следующих случаях.

• На странице большое количество текста, так что на ее чтение уходит 5 минут или более.
• На странице много текстового содержимого и мало визуальных элементов и (или) другого форматирования, например разворачиваемых разделов.

Важно помнить, что из-за принципов работы моделей, используемых для формирования краткого изложения страниц и блогов с помощью Atlassian Intelligence, иногда эти модели могут давать неточные, неполные или ненадежные результаты.

Например, полученные ответы могут неточно отражать контент, на котором они основаны, или включать контент, который выглядит правдоподобным, но оказывается недостоверным или неполным.

Хотя мы продолжаем улучшать поддержку макросов, таблиц и раскрываемых разделов функцией краткого изложения, мы обнаружили, что краткое изложение страниц и блогов с помощью Atlassian Intelligence может быть менее полезным в следующих ситуациях.

• Вам нужна актуальная и точная информация о людях, местах и фактах.
• Вам нужно краткое изложение очень маленькой страницы Confluence, на которой недостаточно содержимого.
• Вам нужно краткое изложение страницы Confluence, где большая часть содержимого находится в таблицах или раскрываемых разделах.
• Вам нужно краткое изложение страницы Confluence, большая часть содержимого которой находится в макросах.

Рекомендуем внимательно следить за случаями, когда вы используете Atlassian Intelligence, и проверять качество полученных ответов, прежде чем делиться ими с другими.

Также стоит учесть следующее.

• Запрашивайте у Atlassian Intelligence краткое изложение страниц, на которых точно много текстового содержимого.

Мы понимаем, что у вас могут возникнуть вопросы о том, как ваши данные используются при автоматизации в Confluence с помощью Atlassian Intelligence. Этот раздел дополняет сведения, доступные в нашем Центре безопасности.

Мы обрабатываем следующие данные.

• Ваши запросы (ввод) и ответы (вывод).

• Контекст из вашего экземпляра, связанный с запросом, например содержимое страницы Confluence, краткое изложение которой вы хотите получить.

• Данные о том, как вы взаимодействуете с нашими функциями, например данные о переходах и пользователях, с которыми вы работаете.

• Отзывы, которые вы решили оставить о функции, включая любые запросы или ответы, которыми вы делитесь в рамках отзыва.

Для краткого изложения страниц и блогов с помощью Atlassian Intelligence предусмотрены следующие меры в отношении ваших данных.

• Ваши запросы (ввод) и ответы (вывод):
  • недоступны другим клиентам;
  • не хранятся OpenAI;
  • не используются для улучшения OpenAI;
  • используются только для вашего обслуживания.
• OpenAI является субобработчиком из нашего списка субобработчиков. OpenAI не использует ваш ввод и вывод ни для каких целей, кроме обработки вашего запроса.
• Эта функция учитывает права в вашем экземпляре. Например, если у вас нет доступа к определенной странице Confluence, функция не будет отображаться и вы не сможете получить сводку страницы с помощью Atlassian Intelligence. Если вы хотите ограничить доступность контента для других пользователей в вашем экземпляре, обратитесь к администратору организации, чтобы убедиться, что права доступа настроены соответствующим образом.

Atlassian Intelligence в Confluence и Jira дает определения для терминов на базе больших языковых моделей, разработанных OpenAI, включая модели, описанные здесь.

С помощью этих моделей Atlassian Intelligence анализирует запросы и генерирует ответы на естественном языке в Confluence.

Эти модели дают ответы на основе ваших входных данных и носят вероятностный характер. Это значит, что ответы генерируются путем прогнозирования наиболее вероятного следующего слова или текста на основе данных, на которых модели прошли обучение.

Иногда при ознакомлении с содержимым в Confluence и Jira одна из самых сложных задач — получить контекст, необходимый для понимания того, что вы читаете. Сокращения, аббревиатуры, незнакомые термины и названия, используемые в конкретных командах или проектах, могут затруднить поиск нужной информации.

С помощью Atlassian Intelligence можно узнать определения для специализированных терминов компании (например, акронимов, названий проектов, систем или команд) на странице Confluence или в описании задачи в Jira. Таким образом пользователи могут получить необходимую информацию именно тогда, когда она им нужна, что способствует совместной работе команд.

Atlassian Intelligence помогает экономить время, предоставляя нужные определения без необходимости переключаться с изучаемого документа.

Если вы столкнулись с определением, которое, по вашему мнению, является неточным, вы можете отредактировать его или добавить новое, а затем настроить видимость определения для этой страницы, задачи, всего раздела или проекта, а также для доступа в рамках всей вашей организации.

По нашему мнению, Atlassian Intelligence в Confluence лучше всего дает определения для терминов в следующих случаях.

• В экземпляре Confluence компании есть несколько страниц, на которых упоминается, описывается или объясняется, что означает конкретный термин, чтобы у Atlassian Intelligence были сведения, от которых можно оттолкнуться.

Важно помнить, что из-за принципов работы моделей, используемых для генерации определений для терминов с помощью Atlassian Intelligence в Confluence, иногда эти модели могут давать неточные, неполные или ненадежные результаты.

Например, такие ответы могут неточно отражать контент, на котором они основаны, или включать контент, который кажется правдоподобным, но является недостоверным или неполным.

Мы заметили, что функция определения терминов с помощью Atlassian Intelligence в Confluence может быть менее полезной в следующих ситуациях.

• Вам нужна актуальная и точная информация о людях, местах и фактах.
• В экземпляре Confluence не хватает подробных сведений о термине (например, если нет страниц с упоминанием конкретного термина, для термина не получится сгенерировать точное определение).
• Генерация определений требует доступа к контенту Confluence, на просмотр которого у вас нет прав
• Вы пытаетесь получить определение сразу для нескольких терминов вместе, а не по отдельности.

Кроме того, мы обнаружили, что в Jira эта возможность будет работать только при наличии права на просмотр экземпляра Confluence на том же сайте, где находится ваш экземпляр Jira, поскольку генерация определений для терминов с помощью Atlassian Intelligence основана на поиске в Confluence.

Вы также можете заметить, что генерация определений для терминов с помощью Atlassian Intelligence не работает должным образом в разделах Confluence или экземплярах Jira, в которых контент написан на нескольких языках.

Мы понимаем, что у вас могут возникнуть вопросы о том, как используются ваши данные при генерации определений для терминов с помощью Atlassian Intelligence. Этот раздел дополняет сведения, доступные в нашем Центре безопасности.

Мы обрабатываем следующие данные.

• Ваши запросы (ввод) и ответы (вывод).
• Контекст из вашего экземпляра, связанный с вашим запросом, например термин, определение которого вы хотите получить.
• Данные о том, как вы взаимодействуете с нашими функциями, например данные о переходах и пользователях, с которыми вы работаете.
• Отзывы, которые вы решили оставить о функции, включая любые запросы или ответы, которыми вы делитесь в рамках отзыва.

Для функции генерации определений терминов с помощью Atlassian Intelligence предусмотрены следующие меры в отношении ваших данных.

• Ваши запросы (ввод) и ответы (вывод):
  • недоступны другим клиентам;
  • не хранятся OpenAI;
  • не используются для улучшения моделей OpenAI;
  • используются только для вашего обслуживания.
• OpenAI является субобработчиком из нашего списка субобработчиков. OpenAI не использует ваш ввод и вывод ни для каких целей, кроме обработки вашего запроса.
• Эта функция учитывает права доступа пользователей в вашем экземпляре, то есть пользователи не увидят определения, сгенерированные на основе контента, к которому у них нет доступа. Функция получает содержимое и определения только со страниц и проектов, на просмотр которых пользователь имеет права в этом экземпляре. Если вы хотите ограничить доступность контента в ответах для других пользователей в вашем экземпляре, обратитесь к администратору организации, чтобы настроить права доступа соответствующим образом.
• Если пользователь вручную отредактирует или обновит определение, оно будет храниться в течение 1 года.

Описания для запросов pull составляются посредством Atlassian Intelligence на основе больших языковых моделей (LLM), разработанных OpenAI, включая модели OpenAI, описанные здесь.

С помощью этих моделей решение Atlassian Intelligence анализирует и создает в наших продуктах ответы на естественном языке и программный код.

Эти модели дают ответы на основе ваших входных данных и носят вероятностный характер. Это значит, что ответы генерируются путем прогнозирования наиболее вероятного следующего слова или текста на основе данных, на которых модели прошли обучение.

Подробнее о возможностях моделей OpenAI и об этом подходе см. в исследованиях, проведенных компанией.

С помощью Atlassian Intelligence можно создавать, преобразовывать и обобщать описания запросов pull или комментарии в режиме проверки программного кода в Bitbucket Cloud. Доступны следующие возможности:

• Составление описания для запроса pull на основе изменений программного кода, содержащихся в запросе.
• Обобщение описания запроса pull, его улучшение или изменение тональности изложения.
• Обобщение комментария к запросу pull, его улучшение или изменение тональности изложения.

Мы считаем, что функция составления описаний для запросов pull в Bitbucket Cloud с помощью Atlassian Intelligence приносит наибольшую пользу в следующих случаях:

• Вы пишете программный код и хотите составить или улучшить описание запроса pull посредством Atlassian Intelligence. Такой подход оптимален для команд, у которых есть возможность выполнить проверку и подтвердить, что созданный Atlassian Intelligence контент подходит для описания запроса pull.
• Вы проверяете программный код и хотите улучшить тональность изложения или содержание уже составленного вами комментария к запросу pull посредством Atlassian Intelligence.

Важно! Иногда эти модели могут выдавать неточный, неполный или ненадежный результат. Это связано с принципами работы моделей, используемых в качестве основы для описанных функций Atlassian Intelligence.

Например, полученные ответы могут неточно отражать контент, на котором они основаны, или включать контент, который выглядит правдоподобным, но оказывается недостоверным или неполным.

Мы выяснили, что функция составления описаний для запросов pull в Bitbucket Cloud с помощью Atlassian Intelligence может принести меньше пользы, чем обычно, в следующих случаях:

• В описании запроса pull нужно сослаться на сведения, которые не отражены в изменениях программного кода, например на исходный код, который хранится в другом месте репозитория.
• Вы не можете выполнить проверку и убедиться, что созданный Atlassian Intelligence контент точно отражает содержимое запроса pull.
• Вам нужна актуальная и точная информация о людях, местах и фактах.

По этой причине мы рекомендуем вам подумать о том, в каких ситуациях вы будете использовать Atlassian Intelligence, и проверять качество полученных ответов, прежде чем делиться ими с другими.

Также стоит учесть следующее.

• Отправляйте Atlassian Intelligence максимально конкретные запросы.
• Проверяйте, корректируйте и редактируйте выходные данные, сгенерированные помощником по написанию текстов на основе ИИ, для точности и ясности.
• Сотрудничайте с другими людьми, чтобы получать обратную связь и улучшать качество выходных данных.

Мы понимаем, что у вас могут возникнуть вопросы о том, как ваши данные используются при определении терминов с помощью Atlassian Intelligence в Confluence. Этот раздел дополняет сведения, доступные в нашем Центре безопасности.

Мы обрабатываем следующие данные.

• Ваши запросы (ввод) и ответы (вывод)
• Контекст из вашего экземпляра, связанный с запросом, в том числе:
  • изменения программного кода и комментарии к коммиту в вашем запросе pull;
  • содержание описания для запроса pull;
  • содержание комментария к запросу pull.
• Данные о том, как вы взаимодействуете с нашими функциями, например данные о переходах и пользователях, с которыми вы работаете.
• Отзывы об этой функции, которыми вы делитесь с нами

При составлении описаний для запросов pull с помощью Atlassian Intelligence ваши данные:

• Ваши запросы (ввод) и ответы (вывод):
  • недоступны другим клиентам;
  • не хранятся в системах OpenAI;
  • не используются для улучшения моделей OpenAI;
  • используются только для предоставления вам соответствующих возможностей.
• Компания OpenAI входит в наш список субобработчиков. OpenAI не использует ваши данные ни для каких целей, кроме обработки вашего запроса.

Генерация SQL-запросов в Atlassian Analytics с помощью Atlassian Intelligence работает на базе больших языковых моделей, разработанных OpenAI, включая модели OpenAI, описанные здесь.

Atlassian Intelligence использует эти модели для анализа естественного языка, а затем преобразует его в язык Structured Query Language (SQL) в Atlassian Analytics.

Эти модели дают ответы на основе ваших входных данных и носят вероятностный характер. Это значит, что ответы генерируются путем прогнозирования наиболее вероятного следующего слова или текста на основе данных, на которых модели прошли обучение.

Подробнее о возможностях моделей OpenAI и об этом подходе читайте в исследовательских работах OpenAI.

Задайте Atlassian Intelligence вопрос на естественном языке и преобразуйте его в SQL, вместо того чтобы писать собственные SQL-запросы с нуля. После того как вы зададите вопрос, Atlassian Intelligence использует схему Atlassian Data Lake выбранного источника данных для создания SQL-запроса, который можно использовать для построения диаграмм на дашбоардах Atlassian Analytics, а также для ознакомления со схемой в озере данных.

По нашему мнению, функция генерации SQL-запросов с помощью Atlassian Intelligence показывает наилучшие результаты в следующих случаях.

• Вы хотите построить собственную диаграмму на основе сгенерированного SQL-запроса, постепенно уточняя запрос при необходимости.
• Вопрос на естественном языке включает слова и понятия, на которые есть ссылки в схеме Atlassian Data Lake, где указаны максимально конкретные сведения.
• Вы хотите получить сведения о схеме Atlassian Data Lake и изучить ее.

Важно помнить, что из-за принципов работы моделей, используемых для генерации SQL-запросов с помощью Atlassian Intelligence, иногда эти модели могут давать неточные, неполные или ненадежные результаты.

Например, такие ответы могут неточно отражать контент, на котором они основаны, или включать контент, который кажется правдоподобным, но является недостоверным или неполным.

Мы заметили, что генерация SQL-запросов с помощью Atlassian Intelligence может быть менее полезна в следующих ситуациях.

• Вам нужна актуальная и точная информация о людях, местах и фактах.
• Для надлежащего ответа на вопрос этой функции требуется информация в схеме Atlassian Data Lake, к которой у вас нет прямого доступа (например, данные расширенного планирования).
• Вопрос содержит ссылки на пользовательские поля.
• Вопрос задается не на английском.
• Вы недостаточно знакомы с SQL, чтобы проверить SQL-запрос, созданный Atlassian Intelligence.

По этой причине мы рекомендуем вам подумать о том, в каких ситуациях вы будете использовать Atlassian Intelligence, и проверять качество полученных ответов, прежде чем делиться ими с другими.

Также стоит учесть следующее.

• Отправляйте Atlassian Intelligence максимально конкретные запросы.
• Убедитесь, что используемый вами источник данных Atlassian Data Lake содержит данные, необходимые для ответа на ваш вопрос.

Мы понимаем, что у вас могут возникнуть вопросы о том, как ваши данные используются при генерации SQL-запросов с помощью Atlassian Intelligence. Этот раздел дополняет сведения, доступные в нашем Центре безопасности.

Мы обрабатываем следующие данные.

• Ваши запросы (ввод) и ответы (вывод).
• Контекст из вашего экземпляра, связанный с запросом, включая общедоступные схемы Atlassian Data Lake, применимые к экземпляру.
• Данные о том, как вы взаимодействуете с нашими функциями, например данные о переходах и пользователях, с которыми вы работаете.
• Отзывы, которые вы решили оставить о функции, включая любые запросы или ответы, которыми вы делитесь в рамках отзыва.

При генерации SQL-запросов с помощью Atlassian Intelligence предусмотрены следующие меры в отношении ваших данных.

• Ваши запросы (ввод) и ответы (вывод):
  • недоступны другим клиентам;
  • не хранятся OpenAI;
  • не используются для улучшения моделей OpenAI;
  • используются только для вашего обслуживания.
• OpenAI является субобработчиком из нашего списка субобработчиков. OpenAI не использует ваш ввод и вывод ни для каких целей, кроме обработки вашего запроса.
• Эта функция учитывает права доступа в вашем подключении к Atlassian Data Lake. Например, если у вас нет доступа к подключению к Atlassian Data Lake, вы не сможете сформировать SQL-запрос к нему.

Функция редактирования с помощью Atlassian Intelligence работает на базе больших языковых моделей, разработанных OpenAI, включая модели OpenAI, описанные здесь.

Решение Atlassian Intelligence использует эти модели для анализа и создания ответов на естественном языке в наших продуктах.

Эти модели дают ответы на основе ваших входных данных и носят вероятностный характер. Это значит, что ответы генерируются путем прогнозирования наиболее вероятного следующего слова или текста на основе данных, на которых модели прошли обучение.

Подробнее о возможностях моделей OpenAI и об этом подходе читайте в исследовательских работах OpenAI.

Atlassian Intelligence помогает наладить коммуникацию между всеми командами организации для повышения эффективности, принятия более точных решений и совершенствования других процессов.

По нашему мнению, функция редактирования с помощью Atlassian Intelligence показывает наилучшие результаты в следующих ситуациях.

• Преобразование существующего контента для разных аудиторий. Atlassian Intelligence помогает изменить тон, улучшить качество текста и упростить подачу технической информации для других команд. Это лучше всего сработает для команд, которые хотят сделать текст более профессиональным и лаконичным.
• Резюмирование существующего контента. С помощью Atlassian Intelligence можно превратить черновые заметки в полезную стратегическую документацию, статьи базы знаний, планы кампаний и многое другое. Кроме того, можно анализировать существующую информацию для определения планов действий и задач. Это лучше всего сработает для страниц с большим количеством текста, где доступно много контекста.
• Создание нового контента. Atlassian Intelligence помогает создавать новый контент, например страницы стратегий, обзоры проектов, примечания к релизу или пользовательские истории. Это лучше всего сработает, когда команды используют четкие и конкретные запросы с учетом определенной цели.

Важно помнить, что из-за принципов работы моделей, используемых для редактирования с помощью Atlassian Intelligence, иногда эти модели могут давать неточные, неполные или ненадежные результаты.

Например, полученные ответы могут неточно отражать контент, на котором они основаны, или включать контент, который выглядит правдоподобным, но оказывается недостоверным или неполным.

Мы обнаружили, что функция редактирования с помощью Atlassian Intelligence может быть менее полезной в следующих ситуациях.

• Вам нужна актуальная и точная информация о людях, местах и фактах.
• Для надлежащего ответа на ваш запрос требуется информация, к которой у вас нет прямого доступа (например, в вашем экземпляре).
• Вам необходимо создать контент с форматированием, выходящим за рамки стандартной разметки (например, создание информационной панели с нуля).
• Вам необходимо использовать информацию, которой нет в редактируемом документе (например, содержимое другого документа или другого продукта).
• Вам нужно генерировать и преобразовывать контент на языках, отличных от английского.

По этой причине мы рекомендуем вам подумать о том, в каких ситуациях вы будете использовать Atlassian Intelligence, и проверять качество полученных ответов, прежде чем делиться ими с другими.

Также стоит учесть следующее.

• Отправляйте Atlassian Intelligence максимально конкретные запросы.
• Разбивайте сложные запросы на небольшие, легко выполнимые задания.
• Используйте подходящие ключевые слова, чтобы повысить точность генерируемого контента.
• Соблюдайте правила грамматики и пунктуации во входном тексте.
• Проверяйте, корректируйте и редактируйте выходные данные, сгенерированные помощником по написанию текстов на основе ИИ, для точности и ясности.
• Экспериментируйте с различными запросами или вариантами входного текста, чтобы изучить разные идеи.
• Сотрудничайте с другими людьми, чтобы получать обратную связь и улучшать качество выходных данных.

Мы понимаем, что у вас могут возникнуть вопросы о том, как используются ваши данные при редактировании с помощью Atlassian Intelligence. Этот раздел дополняет сведения, доступные в нашем Центре безопасности.

Мы обрабатываем следующие данные.

• Ваши запросы (ввод) и ответы (вывод).
• Контекст из вашего экземпляра, связанный с запросом, например данные продукта, в котором запущен инструмент Atlassian Intelligence.
• Данные о том, как вы взаимодействуете с нашими функциями, например данные о переходах и пользователях, с которыми вы работаете.
• Отзывы, которые вы решили оставить о функции, включая любые запросы или ответы, которыми вы делитесь в рамках отзыва.

Для функции редактирования с помощью Atlassian Intelligence предусмотрены следующие меры в отношении ваших данных.

• Ваши запросы (ввод) и ответы (вывод):
  • недоступны другим клиентам;
  • не хранятся OpenAI;
  • не используются для улучшения моделей OpenAI;
  • используются только для вашего обслуживания.
• OpenAI является субобработчиком из нашего списка субобработчиков. OpenAI не использует ваш ввод и вывод ни для каких целей, кроме обработки вашего запроса.
• Эта функция учитывает права доступа в вашем экземпляре. Например, если у вас нет доступа к определенной странице Confluence, вам не будет предложен контент этой страницы в ответе, который вы получите. Если вы не хотите, чтобы ваш контент был доступен в ответах другим пользователям экземпляра, обратитесь к администратору организации, чтобы убедиться, что права доступа настроены соответствующим образом.

Поиск ответов в Confluence с помощью Atlassian Intelligence работает на базе больших языковых моделей, разработанных OpenAI, включая модели OpenAI, описанные здесь.

Решение Atlassian Intelligence использует эти модели для анализа и создания ответов на естественном языке в наших продуктах.

Эти модели дают ответы на основе ваших входных данных и носят вероятностный характер. Это значит, что ответы генерируются путем прогнозирования наиболее вероятного следующего слова или текста на основе данных, на которых модели прошли обучение.

Подробнее о возможностях моделей OpenAI и об этом подходе читайте в исследовательских работах OpenAI.

Базы знаний растут слишком быстро, чтобы пользователи могли за ними угнаться. Поиск ответов в Confluence с помощью Atlassian Intelligence позволяет быстро получать ключевую информацию, которая необходима клиентам для продуктивной работы. Эта функция поможет без труда находить нужные сведения. Atlassian Intelligence понимает вопросы, которые вы могли бы задать коллеге, и мгновенно отвечает на них. Подробнее о том, как использовать Atlassian Intelligence для поиска ответов в Confluence.

По нашему мнению, функция поиска ответов в Confluence с помощью Atlassian Intelligence показывает наилучшие результаты, когда ваш сайт Confluence полон подробного, полного и актуального контента.

Эта функция не генерирует новый контент, а ищет ответ на вопрос на страницах и в блогах Confluence (с учетом ограничений). Atlassian Intelligence генерирует ответы исключительно на основе того, что есть в экземпляре Confluence и к чему конкретно у вас есть доступ.

Важно помнить, что из-за принципов работы моделей, используемых для поиска ответов в Confluence с помощью Atlassian Intelligence, иногда эти модели могут давать неточные, неполные или ненадежные результаты.

Например, полученные ответы могут неточно отражать контент, на котором они основаны, или включать контент, который выглядит правдоподобным, но оказывается недостоверным или неполным.

Мы обнаружили, что поиск ответов в Confluence с помощью Atlassian Intelligence может быть менее полезен в следующих ситуациях.

• Вам нужна актуальная и точная информация о людях, местах и фактах.
• Вам нужна актуальная и точная информация, которая часто меняется (например, сведения из дорожной карты, обновляемой ежемесячно).
• Вам нужна актуальная и точная информация о конкретных людях и об их роли в организации.
• Для надлежащего ответа на ваш вопрос требуется информация, к которой у вас нет прямого доступа (например, закрытые страницы в экземпляре Confluence).
• Ответ состоит из ряда различных значений или категорий (например, показателей, которые обновляются каждую неделю).
• Вам нужны ответы, в которых учитываются нюансы, сложности или рассуждения на человеческом уровне.

По этой причине мы рекомендуем вам подумать о том, в каких ситуациях вы будете использовать Atlassian Intelligence, и проверять качество полученных ответов, прежде чем делиться ими с другими.

Также стоит учесть следующее.

• Отправляйте Atlassian Intelligence максимально конкретные запросы.
• Задавайте вопросы о контенте, который точно задокументирован в вашем экземпляре Confluence и к которому у вас есть доступ.

Мы понимаем, что у вас могут возникнуть вопросы по поводу того, как используются ваши данные при поиске ответов в Confluence с помощью Atlassian Intelligence. Этот раздел дополняет сведения, доступные в нашем Центре безопасности.

Мы обрабатываем следующие данные.

• Ваши запросы (ввод) и ответы (вывод).
• Контекст из вашего экземпляра, связанный с вашим запросом, например контент трех первых страниц из результатов поиска в Confluence.
• Данные о том, как вы взаимодействуете с нашими функциями, например данные о переходах и пользователях, с которыми вы работаете.
• Отзывы, которые вы решили оставить о функции, включая любые запросы или ответы, которыми вы делитесь в рамках отзыва.

Поиск ответов в Confluence с помощью Atlassian Intelligence предусматривает следующие меры в отношении ваших данных.

• Ваши запросы (ввод) и ответы (вывод):
  • недоступны другим клиентам;
  • не хранятся ни у каких поставщиков LLM;
  • не используются для улучшения моделей LLM;
  • используются только для вашего обслуживания.
• OpenAI является субобработчиком из нашего списка субобработчиков. OpenAI не использует ваш ввод и вывод ни для каких целей, кроме обработки вашего запроса.
• Эта функция учитывает права доступа в вашем экземпляре. Например, если у вас нет доступа к определенной странице Confluence, функция не будет использовать контент этой страницы в ответе, который вы получите. Если вы не хотите, чтобы ваш контент был доступен в ответах другим пользователям в вашем экземпляре, обратитесь к администратору организации, чтобы убедиться, что ваши права доступа настроены соответствующим образом.

Поиск задач в Jira с помощью Atlassian Intelligence работает на базе больших языковых моделей, разработанных OpenAI, включая модели OpenAI, описанные здесь и доработанные компанией Atlassian с использованием сгенерированных синтетических данных.

Atlassian Intelligence использует эти модели для анализа естественного языка, а затем преобразует его в код Jira Query Language (JQL) в наших продуктах.

Эти модели дают ответы на основе ваших входных данных и носят вероятностный характер. Это значит, что ответы генерируются путем прогнозирования наиболее вероятного следующего слова или текста на основе данных, на которых модели прошли обучение.

Подробнее о возможностях моделей OpenAI и тонкой настройке OpenAI. Узнать больше об этом подходе также можно в исследовательских работах OpenAI.

Теперь можно спрашивать Atlassian Intelligence о том, что вам нужно, обычным языком, а не придумывать сложные запросы. При поиске задач с помощью Atlassian Intelligence ваш запрос преобразуется в запрос JQL, который позволяет быстро найти конкретные задачи.

По нашему мнению, функция поиска задач с помощью Atlassian Intelligence показывает наилучшие результаты в следующих случаях.

• Вы запрашиваете задачи Jira, используя доступные в проекте Jira поля задач.
• Запрос содержит конкретные поля и значения, позволяющие сузить область поиска задач.
• Искомые поля и значения есть в проекте Jira.
• Запрос составлен на английском языке.
• Запрос можно перевести на язык JQL. Поскольку инструмент Atlassian Intelligence преобразует обращенные к нему запросы в код JQL, эффективнее всего будет использовать входные данные с ключевыми словами, которые можно перевести на этот язык.

Важно помнить, что из-за принципов работы моделей, используемых для поиска задач с помощью Atlassian Intelligence, иногда эти модели могут давать неточные, неполные или ненадежные результаты.

Например, полученные ответы могут неточно отражать контент, на котором они основаны, или включать контент, который выглядит правдоподобным, но оказывается недостоверным или неполным.

Мы обнаружили, что поиск задач с помощью Atlassian Intelligence может быть менее полезен в следующих ситуациях.

• Вам нужна актуальная и точная информация о людях, местах и фактах.
• Вы ищете элементы Jira, которые не являются задачами, например проекты, доски или пользователей.
• Используется язык, отличный от английского.
• С помощью поиска вы анализируете задачи для создания диаграмм, сводок или других представлений данных.
• Для поиска нужны функции, которые сейчас недоступны в JQL (например, такой вопрос, как «Найти задачи с моими комментариями», невозможно преобразовать в функцию JQL).

По этой причине мы рекомендуем вам подумать о том, в каких ситуациях вы будете использовать Atlassian Intelligence, и проверять качество полученных ответов, прежде чем делиться ими с другими.

Кроме того, рекомендуется отправлять Atlassian Intelligence максимально конкретные запросы. Обязательно точно указывайте искомые поля и значения.

Мы понимаем, что у вас могут возникнуть вопросы о том, как используются ваши данные при поиске задач с помощью Atlassian Intelligence. Этот раздел дополняет сведения, доступные в нашем Центре безопасности.

Мы обрабатываем следующие данные.

• Ваши запросы (ввод) и ответы (вывод).
• Контекст из вашего экземпляра, связанный с запросом, например данные проекта, в котором вы сейчас участвуете.
• Данные о том, как вы взаимодействуете с нашими функциями, например данные о переходах и пользователях, с которыми вы работаете.
• Отзывы, которые вы решили оставить о функции, включая любые запросы или ответы, которыми вы делитесь в рамках отзыва.

Для функции поиска задач с помощью Atlassian Intelligence предусмотрены следующие меры в отношении ваших данных.

• Ваши запросы (ввод) и ответы (вывод):
  • недоступны другим клиентам;
  • не хранятся ни у каких поставщиков LLM;
  • не используются для улучшения моделей LLM;
  • используются только для вашего обслуживания.
• OpenAI является субобработчиком из нашего списка субобработчиков. OpenAI не использует ваш ввод и вывод ни для каких целей, кроме обработки вашего запроса.
• Ответы на поисковые запросы будут основаны на задачах и полях, к которым у вас есть доступ (например, если у вас нет доступа к определенному проекту Jira, задачи и поля этого проекта не появятся в результатах поиска).

Предложение типов запросов с помощью Atlassian Intelligence работает на базе больших языковых моделей, разработанных OpenAI, включая модели OpenAI, описанные здесь.

В Atlassian Intelligence эти модели используются для анализа входных данных на естественном языке и генерации на их основе рекомендаций по названиям и описаниям типов запросов в Jira Service Management.

Эти модели дают ответы на основе ваших входных данных и носят вероятностный характер. Это значит, что ответы генерируются путем прогнозирования наиболее вероятного следующего слова или текста на основе данных, на которых модели прошли обучение.

Подробнее о возможностях моделей OpenAI и об этом подходе читайте в исследовательских работах OpenAI.

Тратьте меньше времени на выяснение того, какие типы запросов нужно создать для проекта, пользуясь вариантами, предложенными Atlassian Intelligence. Просто опишите свою работу и то, чем обычно занимается команда, чтобы узнать, какие типы запросов могут быть актуальны. Выберите одно из предложений, сгенерированных Atlassian Intelligence, и создайте на его основе тип запроса. Подробнее о том, как получать предложения по типам запросов с помощью Atlassian Intelligence.

По нашему мнению, функция выдачи предложений по типам запросов с помощью Atlassian Intelligence показывает наилучшие результаты в следующих случаях.

• У вас очень специфические примеры использования, для которых не подходят существующие шаблоны типов запросов.
• У вас очень общие требования, и вы ищете идеи.
• Вы используете широко распространенный язык (например, английский или испанский).

Важно помнить, что из-за принципов работы моделей, используемых в Atlassian Intelligence для предложения типов запросов, иногда эти модели могут давать неточные, неполные или ненадежные результаты.

Например, такие ответы могут неточно отражать контент, на котором они основаны, или включать контент, который кажется правдоподобным, но является недостоверным или неполным.

Мы обнаружили, что использование Atlassian Intelligence для предложения типов запросов может быть менее полезно в следующих ситуациях.

• Вам нужна актуальная и точная информация о людях, местах и фактах.
• Для надлежащего ответа на запрос этой функции требуется информация, к которой у вас нет прямого доступа (например, определенная информация в экземпляре).
• Запросы сформулированы расплывчато или не связаны с управлением услугами.
• Вы используете малораспространенный язык.

По этой причине мы рекомендуем вам подумать о том, в каких ситуациях вы будете использовать Atlassian Intelligence, и проверять качество полученных ответов, прежде чем делиться ими с другими.

Также стоит учесть следующее.

• Отправляйте Atlassian Intelligence максимально конкретные запросы.

Мы понимаем, что у вас могут возникнуть вопросы о том, как используются ваши данные при получении предложений по типам запросов от Atlassian Intelligence. Этот раздел дополняет сведения, доступные в нашем Центре безопасности.

Мы обрабатываем следующие данные.

• Ваши запросы (ввод) и ответы (вывод).
• Контекст из вашего экземпляра, связанный с запросом.
• Данные о том, как вы взаимодействуете с нашими функциями, например данные о переходах и пользователях, с которыми вы работаете.
• Отзывы, которые вы решили оставить о функции, включая любые запросы или ответы, которыми вы делитесь в рамках отзыва.

Для функции выдачи предложений по типам запросов с помощью Atlassian Intelligence предусмотрены следующие меры в отношении ваших данных.

• Ваши запросы (ввод) и ответы (вывод):
  • недоступны другим клиентам;
  • не хранятся OpenAI;
  • не используются для улучшения моделей OpenAI;
  • используются только для вашего обслуживания.
• OpenAI является субобработчиком из нашего списка субобработчиков. OpenAI не использует ваш ввод и вывод ни для каких целей, кроме обработки вашего запроса.
• Для работы этой функции используется только информация из ваших запросов, поэтому все права доступа Jira соблюдаются.

Формирование сводки сведений о задаче с помощью Atlassian Intelligence работает на базе больших языковых моделей, разработанных OpenAI, включая модели OpenAI, описанные здесь.

Решение Atlassian Intelligence использует эти модели для анализа и создания ответов на естественном языке в наших продуктах.

Эти модели дают ответы на основе ваших входных данных и носят вероятностный характер. Это значит, что ответы генерируются путем прогнозирования наиболее вероятного следующего слова или текста на основе данных, на которых модели прошли обучение.

Подробнее о возможностях моделей OpenAI и об этом подходе читайте в исследовательских работах OpenAI.

Вместо того чтобы читать длинные описания и многочисленные комментарии к задаче в Jira Service Management, вы можете использовать Atlassian Intelligence, чтобы быстро получить сводку этой информации. Это помогает агентам быстро понять контекст проблемы и достигнутый прогресс, чтобы принять срочные меры и оказать своевременную помощь.

По нашему мнению, сводка сведений о задаче с помощью Atlassian Intelligence лучше всего подходит для следующих задач:

• задачи с описанием и комментариями на английском языке;
• задачи с большим количеством комментариев и (или) длинными комментариями и описаниями.

Важно помнить, что из-за принципов работы моделей, используемых для формирования сводки сведений о задаче с помощью Atlassian Intelligence, иногда эти модели могут давать неточные, неполные или ненадежные результаты.

Например, такие ответы могут неточно отражать контент, на котором они основаны, или включать контент, который кажется правдоподобным, но является недостоверным или неполным.

Мы обнаружили, что сводка сведений о задаче с помощью Atlassian Intelligence может быть менее полезна в следующих ситуациях:

• используется язык, отличный от английского;
• у задачи нет истории или дополнительных сведений.

По этой причине мы рекомендуем вам подумать о том, в каких ситуациях вы будете использовать Atlassian Intelligence, и проверять качество полученных ответов, прежде чем делиться ими с другими.

Мы понимаем, что у вас могут возникнуть вопросы о том, как ваши данные используются при резюмировании задачи с помощью Atlassian Intelligence. Этот раздел дополняет сведения, доступные в нашем Центре безопасности.

Мы обрабатываем следующие данные.

• Ваши запросы (ввод) и ответы (вывод).
• Контекст из вашего экземпляра, связанный с вашим запросом и включающий сведения о задаче Jira Service Management, например описание задачи, комментарии и пользователей, принимающих участие в заявке.
• Данные о том, как вы взаимодействуете с нашими функциями, например данные о переходах и пользователях, с которыми вы работаете.
• Отзывы, которые вы решили оставить о функции, включая любые запросы или ответы, которыми вы делитесь в рамках отзыва.

Формирование сводки сведений о задаче с помощью Atlassian Intelligence предусматривает следующие меры в отношении ваших данных.

• Ваши запросы (ввод) и ответы (вывод):
  • недоступны другим клиентам;
  • не отправляются сторонним поставщикам больших языковых моделей, кроме OpenAI;
  • не хранятся OpenAI;
  • не используются для улучшения моделей OpenAI;
  • используются только для вашего обслуживания.
• OpenAI является субобработчиком из нашего списка субобработчиков. OpenAI не использует ваш ввод и вывод ни для каких целей, кроме обработки вашего запроса.
• Эта функция учитывает права доступа в вашем экземпляре. Кнопка Summarize (Сводка) доступна только агентам и администраторам проекта.

Создание собственных формул с помощью Atlassian Intelligence основано на базе больших языковых моделей, разработанных OpenAI, включая модели, описанные здесь.

Atlassian Intelligence использует эти модели для анализа естественного языка, а затем преобразует его в язык SQLite в Atlassian Analytics.

Эти модели дают ответы по входным данным и носят вероятностный характер. Это значит, что ответы генерируются путем прогнозирования наиболее вероятного следующего слова или текста на основе данных, на которых модели прошли обучение.

Подробнее о возможностях моделей OpenAI и об этом подходе читайте в исследовательских работах OpenAI.

Не занимайтесь написанием выражений SQLite с нуля — поручите это Atlassian Intelligence. Задайте вопрос или опишите, как нужно преобразовать данные в таблице результатов, а ИИ переведет ваш запрос в выражение SQLite, которое будет использоваться для собственных формул. Получив вопрос, Atlassian Intelligence сгенерирует выражение SQLite на основе данных из таблицы результатов, полученной на предыдущем этапе в визуальном редакторе SQL. С его помощью затем будут производиться вычисления или операции над данными диаграммы. Вы также сможете лучше разобраться в функциях SQLite и их синтаксисе.

Создание собственных формул с помощью Atlassian Intelligence показывает наилучшие результаты в следующих случаях.

• Вы хотите внести изменения в один столбец запрашиваемых данных.
• Вы хотите взять за основу сгенерированное выражение SQLite и при необходимости его уточнить.
• Вопрос на естественном языке содержит слова и понятия, которые упоминаются в заголовках столбцов или в данных строк.
• Вы хотите узнать больше о языке SQLite и ознакомиться с его возможностями.

При использовании собственных формул помните, что иногда модели, используемые в качестве основы для Atlassian Intelligence, могут давать неточные, неполные и недостоверные ответы.

Например, такие ответы могут неточно отражать контент, на котором они основаны, или включать контент, который кажется правдоподобным, но является недостоверным или неполным.

Мы заметили, что в следующих случаях создание собственных формул с помощью Atlassian Intelligence может оказаться не таким эффективным.

• Вы хотите внести изменения в несколько столбцов в одной собственной формуле.
• Вы хотите использовать эту возможность для доступа к данным в таблице результатов, которые недоступны по первому требованию.
• Запрос задается не на английском языке.

По этой причине мы рекомендуем вам подумать о том, в каких ситуациях вы будете использовать Atlassian Intelligence, и проверять качество полученных ответов, прежде чем делиться ими с другими.

Также стоит учесть следующее.

• Отправляйте Atlassian Intelligence максимально конкретные запросы.
• Убедитесь, что запрашиваемых данных достаточно для ответа на ваш вопрос.

Мы понимаем, что у вас могут возникнуть вопросы о том, как используются ваши данные при создании собственных формул с помощью Atlassian Intelligence. Этот раздел дополняет сведения, доступные в нашем Центре безопасности.

Мы обрабатываем следующие данные.

• Ваши запросы (ввод) и ответы (вывод).
• Контекст из вашего экземпляра, относящийся к запросу, например данные из набора результатов, полученных на предыдущем этапе в визуальном редакторе SQL.
• Отзывы, которые вы решили оставить о функции, включая любые запросы или ответы, которыми вы делитесь в рамках отзыва.
• Данные о том, как вы взаимодействуете с нашими возможностями, например сведения о посещениях.

Для возможности создания собственных формул с помощью Atlassian Intelligence предусмотрены следующие меры в отношении ваших данных.

Ваши запросы (ввод) и ответы (вывод):

• недоступны другим клиентам;
• не хранятся OpenAI;
• не используются для улучшения моделей OpenAI;
• используются только для вашего обслуживания.

OpenAI является субобработчиком из нашего списка субобработчиков. OpenAI не использует ваш ввод и вывод ни для каких целей, кроме обработки вашего запроса.