Copilotin käyttö semanttisten mallien kanssa

Tämä artikkeli auttaa sinua käyttämään Copilot-kokemuksia Power BI:ssä semanttisissa malleissa.

Microsoft Fabricin Copilot on tekoälyassistentti, joka pyrkii parantamaan Fabric-ympäristön data-analytiikkakokemusta, mukaan lukien Power BI -kuormitusta. Power BI:n Copilot-palvelun avulla voit tukea sekä itsepalvelukäyttäjien että yrityskäyttäjien semanttisten mallien kehittämistä ja käyttämistä. Käytännössä Copilot voi tukea sekä analyytikoita että yrityskäyttäjiä tuottavuuden parantamisessa ja semanttisten mallien tuotottavuuden parantamisessa.

Jos kuitenkin haluat käyttää Copilotia semanttisten mallien kanssa Power BI:ssä, sinun on ensin valmisteltava tietosi, semanttinen mallisi ja käyttäjäsi. Jos et valmistele näitä osia, Copilot tuottaa pääasiassa huonolaatuisia ja epätarkkoja tuloksia, jotka voivat olla virheellisiä tai jopa harhaanjohtavia. Seuraavissa osioissa kerrotaan, miten voit käyttää Copilotia Power BI:ssä semanttisen mallin kehittämiseen tai kuluttamiseen käytettävissä olevien Copilot-kokemusten avulla.

Kehitä semanttinen malli Copilotin avulla

Kun kehität semanttista mallia Power BI:ssä, käytä Copilotia parantaaksesi tiettyjen tehtävien tehokkuutta ja kätevyyttä. Tyypillisesti tämä prosessi sisältää Copilotin hyödyntämisen päällekkäisten tai toistuvien muutosten tehostamiseen puolestasi (kuten mittauskuvausten tuottamiseen) tai auttamaan sinua käsittelemään tai ymmärtämään haastavaa mallisuunnittelua tai DAX:ia (kuten Copilotin käyttäminen DAX-kyselynäkymässä DAX-konseptien selittämiseen tai DAX-kyselyiden generointiin).

Seuraavissa osioissa kerrotaan, miten semanttisia malleja luova Power BI -kehittäjä tai analyytikko voi hyödyntää Power BI:n erilaisia Copilot-kokemuksia.

Kysy datakysymyksiä semanttisesta mallistasi

Semanttista mallia kehitettäessä sinun täytyy usein tutkia ja kysyä dataa. Normaalisti käytät yhdistelmää Power Query -editoria, raporttikangasta ja DAX-kyselyitä. Voit kuitenkin myös esittää malliin ja sen sisältöön liittyviä kysymyksiä käyttämällä Copilot-keskusteluruutua. Yleensä tietojen esittäminen on enemmän kulutuskokemusta, jossa yrityskäyttäjät voivat esittää kysymyksiä tiedoista, kun he eivät löydä vastausta raportista. Kehittäjät voivat kuitenkin käyttää tätä ominaisuutta datan tutkimiseen tai Copilotin suorituskyvyn varmistamiseen mallissaan.

Seuraavassa kuvassa on esimerkki käyttäjästä, joka esittää Copilotille tietokysymyksen semanttisesta mallista. Kuvassa näkyy seuraava kehote: Mikä oli Australian myyntialueen tuotto % vuonna 2023?

Käyttötilanteet

Käytä Copilotia kysyäksesi datakysymyksiä seuraavista käyttötapauksista:

• Tutustu mallisi tietoihin: Kehittäjä voi käyttää Kysy tietoja kysymyksiä -käyttökokemusta mallinsa tietojen tutkimiseen Copilotilla. On kuitenkin todennäköistä, että tietojen tutkiminen on tehokkaampaa lisäämällä visualisointeja raporttipohjaan tai käyttämällä DAX-kyselyitä. Tämä johtuu siitä, että raportin visualisoinnit päivittyvät automaattisesti aina, kun teet muutoksia malliin, mutta vastaukset Copilot-keskusteluruudun tietokysymyksiin ovat staattisia ja katoavat aina, kun suljet Copilot-keskusteluruudun. Lisäksi Copilotin luomat visualisoinnit voivat sisältää visualisointikohtaisia suodattimia, joita et voi luoda itse Power BI Desktopissa. Nämä suodattimet voivat olla harhaanjohtavia tai hankalia tutkia.

• Vahvista Copilot-käyttö semanttisen mallin kuluttamisessa: Kehittäjien tulee käyttää Esitä tietoja kysymyksiä - käyttökokemusta ymmärtääkseen ja testatakseen, miten Copilot-kulutuskokemukset suoriutuvat semanttisesta mallistaan. Tämä on tärkein käyttötapaus Kysy tietoja -kysymysten käyttämiseen semanttista mallia kehittäessäsi. Tämän käyttötapauksen avulla kehittäjä voi tehdä muutoksia semanttiseen malliinsa, mikä saattaisi tukea Copilotia paremmin hyödyllisten tulosteiden tuottamiseksi.

Edut

Kehittäjä voi Esittää tietoja koskevia kysymyksiä -toiminnolla ymmärtääkseen, miten se toimii semanttista mallia käyttäville yrityskäyttäjille Power BI:n Copilotilla. Tämä testaus on välttämätön, jos yrityskäyttäjät haluavat käyttää Copilotia semanttisen mallin kuluttamiseen.

Käyttökokemuksen erityispiirteet

Esitä tietoja -kokemus eroaa Fabric-prosessin Copilot-vakiokokemuksesta seuraavilla alueilla. Tämä yleiskatsaus koskee Kysymysten kysyminen - käyttökokemusta semanttisten mallien kehittämiseen ja kuluttamiseen :

• Tulo: Käyttäjät esittävät kirjallisen kehotteen, jossa he esittävät kysymyksen tai pyytävät tiettyjä tietoja semanttisesta mallista.

• Esikäsittely- ja maadoitustiedot: Copilot noutaa maadoitustiedot mallirakenteesta. Se suorittaa rakenteen vähentämisen ja yrittää rajoittaa kontekstin tärkeimpään. Kontekstina Copilot käyttää seuraavia tietoja parantaakseen Copilot-tulosteen hyödyllisyyttä ja puhtautta:

  • Raportin metatiedot nykyisellä raporttisivulla. Jos raportin metatiedot ovat olennaisia, Power BI:n Copilot-palvelu vastaa raportin tietoihin kysymyksiin mallin sijaan.
  • Keskustelu Copilotin kanssa nykyisessä istunnossa. Tämä keskustelu sisältää kaikki aiemmat kysymykset ja tulokset, mukaan lukien datapisteet Copilotin aiemmin vastaamista tietokysymyksistä.
  • Semanttinen mallirakenne, joka sisältää taulukot, rivit, sarakkeet, mittarit ja muut objektit (kuten suhteet, laskentaryhmät ja niin edelleen).
  • Koko mallin lingvistinen rakenne.
  • Tiettyjä semanttisen mallin ominaisuuksia, kuten kuvauksia, tietotyyppejä, muotoilumerkkijonoja ja tietoluokkaa.

  Seuraavat tiedot jätetään pois:

  • Mikä tahansa piilotettu raporttisivu.
  • Mikä tahansa piilotetun mallin kenttä (mittari tai sarake).
  • Mikä tahansa mallin taulukko, joka on merkitty yksityiseksi.

• Tuotos: Copilotin tarjoama tulos sisältää useita osia:

  • Visuaalinen: Copilot vastaa tietokysymykseen hahmontamalla Power BI -visualisoinnin, kuten kortin, viivakaavion tai taulukon. Copilot valitsee visualisoinnin ja sen muotoilun, joita käyttäjä ei voi hallita tai pyytää kehotteissaan. Visualisointi saattaa aikakatkaista, jos pohjana oleva malli, DAX tai tiedot eivät ole optimoituja tai jos ne ovat liian monimutkaisia.
  • Yhteenveto: Copilot tekee yhteenvedon kyselyn tuloksesta. Tämä yhteenveto luodaan lähettämällä semanttisen kyselyn tulos takaisin Azure OpenAI:iin (joka sisältää arvopisteet) ja pyytämällä luonnollisen kielen selitystä.
  • Virhe- tai selvennyspyyntö: Jos Copilot ei pysty tuottamaan vastausta, se saattaa palauttaa yleisen virhesanoman. Tämä virhesanoma voi sisältää selvennyspyynnön, joka sisältää myös käyttäjän alkuperäisen tietokysymyksen ehdotetut versiot.

Vinkkejä Copilot-tulosteiden parantamiseen

Copilot voi tuottaa epätarkkoja tai heikkolaatuisia tuloksia, mukaan lukien virheellisiä vastauksia tietokysymyksiin. Usein virheellisiä vastauksia syntyy joko käyttäjän virheistä tai malliongelmista. Väärien tai odottamattomien Copilot-tulosten todennäköisyyden vähentämiseksi käsittele käyttäjäkehotuksia ja datamallin suunnittelua.

Käyttäjä voi tuottaa vain virheellisiä tuloksia kirjoittamalla huonon kehotteen. Esimerkkejä huonoista kehotteesta:

• Epämääräinen tai epätäydellinen kehote: Jos kuvailet halutun tuloksen virheellisesti tai puutteellisesti tai käytät kehotteessa monitulkintaista kieltä, Copilot ei todennäköisesti tuota hyödyllistä tulosta. Kun kirjoitat aiheita, pyri olemaan mahdollisimman tarkka ja kuvaileva ilmaistessasi haluamasi lopputuloksen.

• Väärät kehotteet: Jos teet kirjoitusvirheitä viitatessasi mittaan, sarakkeen tai taulukon nimeen, Copilot ei välttämättä viittaa oikeaan kenttään. Kirjoittaessasi kehotuksia varmista, että mainitsemasi kentät viittaavat oikein semanttisen malliskeen kenttiin. Tämä sääntö sisältää lyhenteiden, lyhenteiden tai liiallisten välimerkkien välttämisen. Voit myös käyttää synonyymejä viitataksesi kenttiin, mutta ei ole tapaa varmistaa, mitkä synonyymit ovat saatavilla tietylle kentälle (kuten kuvaukset, kun viet hiiren mittarin tai sarakkeen päälle Data-paneelissa).

• Liiallinen tai sopimaton maadoitusdata: Jos lähetät kehotteen Copilotin chat-paneelin kautta, Copilot ottaa kyseisen istunnon chat-historian maadoitusdataksi esikäsittelyn aikana. Keskusteluhistorian merkityksestä riippuen saatat saada erilaisia tai odottamattomia tuloksia. Kun kirjoitat kehotuksia, ota huomioon, että aiemmat kehotteet ja tulosteet toimivat maadoitusdatana. Tämän ongelman välttämiseksi valitse Copilot-painike sulkeaksesi ja avataksesi Copilot-chat-paneelin uudelleen, tyhjentäen keskusteluhistorian ennen uuden kehotteen lähettämistä.

Seuraavassa kuvassa on esimerkki Copilot-kohteen väärästä tulosteesta huonon käyttäjäkehotteen vuoksi:

Kuvassa näkyy seuraava kehote: Mikä oli Australian myyntialueen tuotto % vuonna 2023? Tuloksessa Copilot palauttaa tuoton arvon prosenttiluvun sijaan. Tässä tapauksessa käyttäjä voi saada copilotista paremman tuloksen määrittämällä selkeämmin, että hän haluaa tuoton prosenttilukuna (sen sijaan, että käyttäisi prosentuaalista symbolia).

Käyttäjäkehotteiden lisäksi Esitä tietoja - käyttökokemus voi tuottaa myös virheellisiä tai odottamattomia tuloksia pohjana olevan semanttisen mallin laadun tai organisoinnin vuoksi. Esimerkkejä siitä, milloin semanttinen mallisi tuottaa huonoja tuloksia, ovat seuraavat:

• Huono mallin suunnittelu tai toteutus: Jos semanttinen mallisi ei noudata yleisiä parhaita käytäntöjä (kuten tähtiskeeman suunnittelua), saat todennäköisesti huonoja tuloksia millä tahansa kulutustyökalulla tai kokemuksella. Pyri aina laadukkaisiin semanttisiin malleihin, jotta saat Power BI:stä ja Fabricista kaiken irti. Katso myös Power BI:n tietojen mallinnusohjeista lisätietoja ja ohjeita Power BI:n semanttisten mallien parantamiseen.

• Huonot nimeämiskäytännöt: Jos kentilläsi on epäjohdonmukaiset tai liialliset nimikäytännöt (kuten lyhenteet, lyhenteet ja välimerkit), käyttäjät tekevät todennäköisemmin virheitä kehotteistaan, ja Copilot menee sekaisin viitatessaan näihin kenttiin. Copilot toimii parhaiten, kun taulukoilla, sarakkeilla ja mittareilla on nimet ihmisen luettavissa olevalla englannilla.

• Huono malliorganisaatio: Jos et järjestä malliasi, saatat kohdata lisää ongelmia Copilotin kanssa. Mallin organisaatio on suuri aihe, joka sisältää monia tehtäviä, kuten kenttien kuvaukset, sarakkeiden ja mittareiden piilottelun sekä samannimien kenttien välttämisen eri taulukoissa.

• Kielimallinnus: Jos semanttisessa mallissasi ei ole kielellisiä mallinnuksia, mukaan lukien kenttien synonyymit tai suhteiden verbit, Copilot saattaa todennäköisemmin tuottaa odottamattomia tuloksia. Power BI käyttää samaa lingvististä mallinnusta kuin Q&A-ominaisuus. Semanttisen mallin lingvistisen mallin määrittäminen aiheuttaa lisäaikaa ja vaivaa semanttisen mallin kehitystehtävien lisäksi. Lisätietoja on artikkelissa Johdanto Q&A-työkaluihin Power BI:n Q&A-toiminnon harjoittamiseksi.

• Mallin monimutkaisuus: Mitä monimutkaisempi mallisi on, sitä todennäköisemmin Copilot-toimintoa käytettäessä ilmenee vaikeuksia, kun siinä on enemmän kenttiä, riippuvuuksia ja liiketoimintalogiikkaa. Esimerkiksi monimutkaiset mallit, kuten valuuttamuunnos tai irralliset taulukot (kuten kenttäparametrit), saattavat aiheuttaa odottamattomia tai virheellisiä tuloksia, kun käyttäjät viittaavat näihin kenttiin tai taulukoihin kehotteissaan. Monimutkaisempien mallien tapauksessa sinun on ehkä harkittava tiettyjä mallin rakennepäätöksiä, jotta saat parhaat tulokset Copilotilla. Yleensä sinun tulee testata malliasi Copilotilla sen määrittämiseksi, saatko johdonmukaisesti oikeita ja luotettavia tuloksia. Jos näin ei ole, kannattaa harkita käyttäjien kannattaa olla käyttämättä Copilotia semanttisen mallisi käyttämiseen.

Seuraavassa kuvassa on esimerkki Copilotista saadusta väärästä tulosteeseen semanttisen mallin ongelmien vuoksi:

Kuvassa näkyy seuraava kehote: Kuinka monta yksikköä Australiassa myytiin vuonna 2023? Vastauksessa Copilot palauttaa niiden yksiköiden määrän, joissa Maa-sarake Asiakas-taulukossa suodatetaan arvoon "Australia", sen sijaan, että maasarake suodatetaan Myyntialue-taulukossa. Tässä tapauksessa käyttäjä olisi voinut parantaa kehotetta määrittää myyntialueen maa. Semanttisen mallin kehittäjä voi kuitenkin myös piilottaa tai nimetä uudelleen Maa-sarakkeen Asiakas-taulukossa, jos Copilot ei ole tarkoitettu käytettäväksi. Vaihtoehtoisesti he voivat poistaa kentän käytöstä lingvistisen mallin kentän synonyymeista käyttämällä Q&A-määritystä.

Riippumatta kehotteen tai mallin laadusta, saat Copilotilta silti virheellisiä tai heikkolaatuisia tulosteita, kun käytät Esitä tietoja kysymyksiä -käyttökokemusta. Tämä johtuu siitä, että taustalla oleva malli – nykyisellä kokoonpanollaan – on epädeterministinen eikä takaa oikean vastauksen tuottamista tai samaa vastausta samalla kehotteella, mallilla ja datalla.

Seuraavassa kuvassa on esimerkki siitä, miten Copilot tuottaa virheellisiä tai sopimattomia tuloksia:

Tässä esimerkissä näkyy kehotteet: Kysymys: Mikä maa tuotti suurimman voiton vuonna 2024? ja Kysymys: Mikä maa tuotti suurimman voiton vuonna 2023? Tulokset näyttävät Copilot-kohteen pyytävän ensin selvennystä sen jälkeen, kun siinä sanotaan, että mallissa ei ole tietoja 2024:stä. Mallissa on kuitenkin tietoja vuodelta 2024, kun siihen vuoteen suodatetaan päivämäärätaulukon avulla. Copilot palauttaa sitten tuloksen, joka suodattaa Syntymäpäivä-sarakkeenAsiakas-taulukosta mallin merkityn päivämäärätaulukon sijaan. Vaikka käyttäjä voikin tuottaa tarkemman kehotteen tai kehittäjä voi piilottaa Syntymäpäivä-kentän , Tässä tapauksessa Copilotin pitäisi tuottaa odotettu tulos.

Tämän ongelman lievittämiseksi koulutetaan käyttäjiä arvioimaan kriittisesti kaikki Copilotista saamansa tulokset Fabricissa ja Power BI:ssä, sekä mitä tehdä odottamattomien tulosten vianmäärittämiseksi tai kokeilemaan uutta kehotetta sulkemalla ja avaamalla Copilotin chat-ikkuna tai -ikkuna uudelleen.

DAX-kyselynäkymä

Semanttista mallia kehitettäessä käytä Copilotia DAX-kyselyjen generointiin DAX-kyselyssä. Näissä kyselyissä voit myös määrittää DAX-mittareita, jotka voit sitten lisätä semanttiseen malliisi. Copilotilla voit myös selittää DAX-käsitteitä joko itse luoduissa kyselyissä tai kyselyissä.

Seuraavassa kuvassa on esimerkki käyttäjästä, joka pyytää Copilotia luomaan DAX-kyselyn.

Kuvassa näkyy seuraava kehote: Vuoden alusta tuotto kuukauden mukaan vuonna 2023. Käyttäjä voi sitten pyytää Copilotia selittämään kyselyn seuraavassa kuvassa esitetyllä tavalla.

Kuvassa näkyy seuraava kehote: Selitä tämä DAX-kysely. Selitys näkyy Copilot-ikkunan alareunassa.

Käyttötilanteet

Käytä Copilotia DAX-kyselynäkymässä seuraaviin käyttötapauksiin:

• Luo DAX-kyselyt: Käytä Copilotia ehdottaaksesi DAX-kyselyitä, joita voit käyttää:

  • Tutki tai analysoi malliasi tai tietojasi.
  • Testaa ja vahvista mallisi tai tietosi.
  • Kokeile uusia menetelmiä tai malleja laskutoimituksiin DAXissa.

• Refaktoroi olemassa olevat DAX-kyselyt: Käytä Copilotia muokataksesi itse kopioimiasi tai kirjoittamiasi kyselyitä kätevämmin tai tehokkaammin, kuten:

  • Kommenttien lisääminen DAX-kyselyn tai -mittarin selittämiseksi ja dokumentoimiseksi.
  • Helpottaa kyselyn ymmärtämistä, kuten tutkittavasta Power BI -raportin visualisoinnista kopioidun kyselyn.
  • Suurten tai toistuvien korvaamisten tekeminen koodissa.
  • Pyydetään Copilotia poistamaan tai korvaamaan muuttujia.

• Luo DAX-mittarit: Käytä Copilotia ehdottamaan DAX-mittareita, jotka määritellään generoidun kyselyn yläpuolella. Nämä mittarit voidaan rajata semanttiseen malliisi luotavaan tai lisättyyn DAX-kyselyyn.

• Selitä DAX-käsitteet: Käytä Copilotia selittääksesi ja ymmärtääksesi paremmin erilaisia DAX-käsitteitä, kuten:

  • DAX-kysely tai määritetty mittari kyselyssä.
  • DAX-funktiot, kuten CALCULATE tai KEEPFILTERS.

Edut

Copilot-toiminnon suurin hyöty DAX-kyselynäkymässä on se, että saat tukea, kun kirjoitat DAX-kyselyitä. Tämä tuki tarkoittaa, että vähemmän kokeneet kehittäjät ja analyytikot voivat käyttää Copilotia DAX-konseptien oppimiseen tai DAX:n luomiseen mallissaan. Se voi myös säästää keskitason ja kokeneiden kehittäjien aikaa, kun heidän täytyy kehittää DAX-kaavaa, mutta he eivät muista tiettyä funktiota tai kuviota tai kun he haluavat muodostaa uudelleen tai yksinkertaistaa olemassa olevaa kyselyä.

Muita generatiivisia tekoälytyökaluja on saatavilla DAX-koodille, mutta Copilotilla Power BI:ssä on seuraavat erityiset edut:

• Power BI:n Copilot kehitetään yhteistyössä DAX-kielen tekijöiden kanssa.
• Copilot ei käytä mitään mallin hienosäätöä, mutta se sisältää metaprompteja, jotka sisältävät Microsoftin tiettyjä DAX-esimerkkejä.
• Sinun ei tarvitse kopioida tai liittää koodin tai mallin tietoja, koska Copilot on integroitu Power BI Desktopiin.
• Postprocessingin aikana Copilot käyttää DAX-jäsennystä varmistaakseen, että kysely on kelvollinen, mikä pienentää kyselyiden hallusinaatioiden todennäköisyys.

Käyttökokemuksen erityispiirteet

DAX-kyselynäkymän Copilot-käyttökokemuksessa on esikäsittely- ja jälkikäsittelyvaiheita, jotka eroavat muista Fabricin Copilot-kokemuksista.

DAX-kyselynäkymän Copilot-kohteessa on seuraavat seikat, jotka kannattaa pitää mielessä:

• Tulo: Käyttäjät antavat kirjallisen kehotteen yksittäiseen DAX-kyselyikkunaan määritettyyn syöteruutuun. He voivat pyytää kyselyä, pyytää muutoksia olemassa olevaan kyselyyn, jonka Copilot on jo luonut, tai selittää DAX-konseptin. Syöttöruudussa käyttäjät voivat myös valita painikkeita kyselyjen luomiseksi. Retry-painike generoi kyselyn uudelleen jättäen nykyisen kontekstin huomiotta, jotta voit yrittää saada erilaisen lähestymistavan.

• Esikäsittely- ja maadoitustiedot: Copilot noutaa maadoitustiedot mallirakenteesta ja mistä tahansa kyselyikkunassa olevasta kohteesta. Copilot ottaa seuraavat tiedot kontekstina ja yrittää parantaa Copilot-tulosteen hyödyllisyyttä ja erityisyyttä:

  • Kaikki teksti nykyisessä DAX-kyselyikkunassa, mukaan lukien kirjoittamasi DAX-koodi, kommentit tai aiemmat DAX-kyselyt, jotka olet luonut.
  • Tämänhetkisen aktiivisen istunnon Copilot-keskusteluhistoria. Tämä historia sisältää aiemmat kysymykset ja tulokset, mutta ei datapisteitä.
  • Semanttinen malliskeema, joka sisältää taulukoita, rivejä, sarakkeita, mittareita ja muita objekteja, kuten suhteita ja laskentaryhmiä. Tämä skeema kattaa kaikki objektit riippumatta siitä, ovatko ne piilossa vai eivät, paitsi silloin kun sinulla on live-yhteys jaettuun semanttiseen malliin.
  • Mallin lingvistisen rakenteen synonyymit.
  • Tiettyjä semanttisen mallin ominaisuuksia, kuten DAX-lausekkeet, kuvaukset (katkaistu ensimmäisten 200 merkin jälkeen), tietotyypit, muotoilumerkkijonot (ja muotoilumerkkijonolausekkeet) ja tietoluokka.
  • Tilastollisia koosteita, kuten mallisi sarakkeiden vähimmäis- ja enimmäisarvot, joita voidaan käyttää kyselyssä. Nämä arvot ovat datapisteitä, jotka lähetetään Copilotille kontekstina.
  • Copilot saattaa myös lähettää kyselytuloksen takaisin Azure OpenAI:lle selittämään generoidun kyselyn tai sen tulokset.

  Seuraavat tiedot jätetään pois:

  • Keskusteluhistoria Copilotin kanssa nykyisessä istunnossa, kun valitset Yritä uudelleen -painikkeen.
  • Mikä tahansa mallin taulukko, joka on merkitty yksityiseksi.
  • KOMMENTIT DAX-lausekkeissa.

• Tuotos: Copilotin tarjoama tulos sisältää joko DAX-koodin ja DAX-kommentit DAX-kyselyikkunassa tai DAX:n selitykset Copilot-syöteruudussa. Käyttäjän on yleensä valittava suorittaminen ja säilytettävä kysely itse.

Vinkkejä Copilot-tulosteiden parantamiseen

Parantaaksesi Copilotin tuottamien DAX-kyselyjen laatua, käytä samoja vinkkejä kuin Copilotin Ask Data Questions -kokemuksessa. Varmista erityisesti, että kehotteesi ovat selkeitä, tarkkoja ja kuvaavia, ja että semanttinen mallisi on hyvin suunniteltu, järjestelmällinen eikä sisällä liikaa monimutkaisuutta tai poikkeuksia.

DAX-kyselykokemusta koskevia vihjeitä ovat esimerkiksi seuraavat:

• Erot paikallisten ja reaaliaikaisten yhteyksien mallien välillä: Copilot toimii eri tavalla sen mukaan, teetkö kyselyn paikallisesta mallista, joka on avoinna Power BI Desktopissa, vai jaetusta semanttisesta mallista Power BI -palvelussa. Kun sinulla on reaaliaikainen yhteys esimerkiksi jaettuun semanttiseen malliin ja käytät DAX-kyselynäkymäkokemusta:

  • Copilot ei näe mittareiden DAX-lausekkeita eikä mitään piilotettuja tai yksityisiä objekteja.
  • Copilot-kyselyn on suoritettava DAX-kysely ennen sen palauttamista, jotta kysely on kelvollinen.

• Käytä Yritä uudelleen -painiketta: Uudelleenyritysten painike tyhjentää Copilot-välimuistin ja varmistaa, että saat uuden tuloksen, jossa on sama kehote ja maadoitustiedot. Tämä ominaisuus on hyödyllinen, kun työskentelet iteratiivisesti ratkaisun parissa, joka vastaa juuri sinun tarpeitasi.

• Pyydä Copilotia lisäämään kommentteja koodiin: Kommentit ovat hyödyllinen tapa järjestää ja dokumentoida DAX-kyselyitä ja auttaa ymmärtämään Copilotin luomaa koodia. Voit myös pyytää Copilotia selittämään DAX-käsitteen.

• Tarkista laadukkaat, vertaisarvioidut lähteet: Jos et vieläkään ymmärrä Copilotin tuotettua koodia kommentteineen ja selityksineen, tutki funktioita ja kuvioita verkosta luotettavista lähteistä joko Microsoftin dokumentaatiosta tai Power BI:n yhteisöstä.

• Varo Copilot-muuttujan käyttöä: Copilotilla voi olla vaikeuksia käyttää muuttujia asianmukaisesti DAX-kyselyissä ja määritetyissä mittareissa. Esimerkiksi Copilot saattaa yrittää suodattaa tai ryhmitellä muuttujan, joka on jo määritetty, mikä ei ole mahdollista ja tuottaa odottamattoman tuloksen.

• Tee erottaminen samalla tavalla nimetyistä kentistä ytimekkäiden kuvausten avulla: Kuvaukset auttavat, kun samassa mallissa on samankaltaisia kenttiä, kuten Nimi-kenttä Asiakas-taulukossa ja NimiMyymälä-taulukossa.

• Varo laskentaryhmän käyttöä Copilotilla: Copilotilla voi olla vaikeuksia käyttää laskentaryhmiä ehdotetuissa kyselyissä. Copilotin laskentaryhmien käytön parantamiseksi sisällytä laskentaryhmän kuvaukseen laskelmien nimiä.

• Varo uudempia funktioita ja DAX-syntaksia: Copilotin ja muiden luovien tekoälytyökalujen koulutustietojen määrä ja laajuus ovat rajoitettuja. Näin ollen ne tekevät todennäköisemmin virheitä uudempien DAX-funktioiden tai syntaksin kanssa. Näissä skenaarioissa voit kokeilla kyselyn luomista ensin itse ja sitten muokata sitä Copilotilla.

• Kun luot mittareita, pyydä aina kyselyä: DAX-kyselynäkymän Copilot-käyttökokemus on suunniteltu DAX-kyselyiden luomiseen. Saat parhaat tulokset, kun ohjeistat Copilotia suorittamaan tämän tehtävän sen sijaan, että pyytäisit sitä generoimaan mittauksen tai toisen DAX-lausekkeen.

Luo mittakuvaukset Copilotilla

Käytä Copilotia mallimittareiden kuvausten luomiseen. Mittakuvaukset auttavat sekä mallikuluttajia että muita kehittäjiä ymmärtämään mittauksen tarkoituksen ja sen käytön. Mittarien kuvaukset voivat myös parantaa Copilot-tulosteiden hyödyllisyyttä muissa Copilot-kokemuksissa, kuten käytettäessä Copilotia DAX-kyselyiden luomiseen Power BI:n semanttisen mallin DAX-kyselynäkymässä.

Käytä Copilotia mittakuvausten luomiseen mallimittasuhteillesi. Sen jälkeen käy tulokset läpi ja tarkista ne varmistaaksesi, että ne ovat tarkkoja, ytimekkäitä ja hyödyllisiä.

Edut

Mittarin kuvausten luominen on yleensä työläs tehtävä, joka usein laiminlyödään. Mittakuvausten tuottaminen vähentää aikaa, jonka käytät semanttisen mallin järjestämiseen ja dokumentointiin. Toisin kuin kielellinen skeema, kaikki semanttiset mallit hyötyvät siitä, että taulukoihin, sarakkeisiin ja mittauksiin lisätään kuvauksia. Tämä käytäntö auttaa parantamaan mallien dokumentointia ja hyödyllisyyttä muille organisaatiossasi.

Vinkkejä Copilot-tulosteiden parantamiseen

Tämä Copilot-käyttökokemus käyttää kontekstissa seuraavia maadoitustietoja:

• Mittarien ja laskettujen objektien DAX-lausekkeet.
• Kentän ominaisuudet, mukaan lukien kuvaukset, tietotyypit, muotoilumerkkijonot ja tietoluokka.
• Kentän synonyymit.

Kun otetaan huomioon nämä pohjatiedot, voit varmistaa, että ehdotetut synonyymit ovat hyödyllisiä:

• Yhdenmukaisten nimeämiskäytäntöjen käyttäminen.
• Välimerkkien, lyhenteiden ja lyhenteiden käytön rajoittaminen.
• Nimeä mittarit englanniksi.

verkkomallinnuksen Copilot (Power BI -palvelu)

Copilot on tekoälyavusteinen avustaja, joka on integroitu suoraan Power BI -palvelu mallin luontikokemukseen. Toisin kuin muut tässä osiossa kuvatut kokemukset, jotka ovat pääasiassa käytettävissä Power BI Desktopissa, Copilot verkkomallinnuksen avulla voit analysoida ja parantaa semanttisia mallejasi käyttämällä luonnollista kieltä poistumatta selaimesta.

Kun avaat semanttisen mallin palvelun mallinäkymässä ja vaihdat muokkaustilaan, Copilot voi:

• Analysoi mallia ongelmien, kuten epäyhtenäisten nimeämiskäytäntöjen ja epäselvän rakenteen, osalta ja ehdota parhaan käytännön parannuksia.
• Käytä rakennepäivityksiä suoraan, mukaan lukien taulukoiden ja sarakkeiden nimeäminen uudelleen, yhteyksien luominen ja DAX-mittareiden luominen.

Muutokset, joita Copilot ehdottaa tai joita sovelletaan tässä kokemuksessa, vaikuttavat aktiiviseen semanttiseen malliin samalla tavalla kuin mikä tahansa muu manuaalinen muokkaus. Tarkista kaikki ehdotetut päivitykset huolellisesti ennen niiden hyväksymistä, aivan kuten mallin muuttuessa. Artikkelissa Semanttisen mallin optimointi Copilot Power BI kuvatut optimointiohjeet pätevät myös tässä: hyvin jäsennelty, selkeästi nimetty malli tuottaa paremman Copilot analyysin ja tarkempia ehdotuksia.

Semanttisten mallien Copilot käyttöoikeuksien hallinta

Käyttäjät, joilla on kirjoitusoikeudet semanttiseen malliin, voivat hallita, voivatko käyttäjät, joilla on vain luku -käyttöoikeudet, käyttää mallia Copilot käyttökokemuksen kautta. Tämän asetuksen avulla organisaatiot voivat vastata hallinto- ja tiedonkäyttövaatimuksiin ja samalla varmistaa, että Copilot on saatavilla vain Copilot kulutukseen tarkoitettuihin semanttisiin malleihin.

Tämä asetus sijaitsee semanttisen mallitason asetusten ruudun Copilot osassa, jossa on kuvaus "Salli henkilö, jolla on vain lukuoikeudet käyttää tekoälyä (esimerkiksi Copilot, Microsoft MCP-työkalut) tässä mallissa ja siihen liittyvissä raporteissa". Löydät tämän asetuksen myös semanttisen mallin täydelliset asetukset -sivulta Tutki ja tekoälyn käyttö -osiosta.

Tämä asetus koskee kaikkia seuraavia käyttökokemuksia:

• Power BI Copilot kulutuspinnat, mukaan lukien raporttiruutu, erillinen sovellus
• M365 Copilot Chat ja Cowork
• Tietoagentti
• Etähallintatyökalut Microsoft mcP-työkalut

Tämä asetus on oletusarvoisesti käytössä, joten käyttäjät, joilla on Vain luku -oikeudet, voivat käyttää tuettuja Copilot ja Microsoft MCP-kokemuksia semanttisen mallin käyttämiseksi.

Kun poistat käytöstä tämän semanttisen mallitason asetuksen:

• Käyttäjät, joilla on vain luku -oikeudet, eivät voi käyttää semanttista mallia minkään tuetun Copilot tai MCP Microsoft etäkäyttökokemusten kautta. Copilot aloituspisteet on piilotettu, poistettu käytöstä tai ne palauttavat käyttöoikeussanoman käyttökokemuksen mukaan.
• Kokemuksissa, jotka tukevat useita semanttisia malleja, käyttäjät voivat jatkaa Copilot käyttöä muiden kelvollisten semanttisten mallien kanssa, joissa asetus on käytössä.
• Kokemuksissa, jotka tukevat useita semanttisia malleja, rajoitetut mallit ja raportit jätetään pois hakutuloksista kaikille käyttäjille, mukaan lukien käyttäjät, joilla on muodostamis- ja kirjoitusoikeudet. Käyttäjät, joilla on muodostamis- ja kirjoitusoikeudet, voivat edelleen käyttää rajoitettuja malleja ja raportteja suorilla käyttöoikeusmenetelmillä, kuten siirtymällä mallin tai raportin URL-osoitteeseen tai liittämällä mallin tai raportin manuaalisesti.

Semanttisen mallin käyttäminen Copilotilla

Copilotilla voit esittää tietokysymyksiä semanttisiin malleihin kulutuksen aikana. Tämä käyttökokemus on käytettävissä aina, kun käytät raporttia, mukaan lukien Power BI Desktopissa, julkaistua raporttia työtilassa, sovelluksessa tai OrgApp-kohteessa tai Power BI -mobiilisovelluksessa.

Kuluttajat voivat esittää tietokysymyksiä semanttisesta mallista seuraavissa skenaarioissa:

• He eivät löydä tarvitsemiaan tietoja tai analyyseja raporteistaan.
• He haluavat, että tiedot esitetään eri tavalla, eikä mukauta visualisointeja ole otettu käyttöön.
• He haluavat esittää tietokysymyksen luonnollisella kielellä työkalujen tai koodin käyttämisen sijaan.

Lisätietoja siitä, miten voit käyttää Copilotia semanttista mallia käyttävissä raporteissa, on artikkelissa Copilotin käyttö Power BI -raporteissa.

Semanttisen mallin valmisteleminen Copilot-kulutusta varten

Käytä Copilotia semanttisten mallien käyttöön vasta sen jälkeen, kun olet ottanut tarvittavat toimet päivittääksesi datamallisi toimimaan hyvin Copilotin kanssa Power BI:lle.

Power BI Desktop

Power BI Desktopissa käytä Copilotin chat-paneelia esittääksesi datakysymyksiä semanttisesta mallistasi. Tämä ominaisuus toimii sekä paikallisissa malleissa, jotka ovat avoinna Power BI Desktopissa, että kun olet yhdistetty jaettuun semanttiseen malliin live-yhteyden kautta. Lisätietoja on tämän artikkelin kohdassa Kysymysten esittäminen tiedoille.

Voit käyttää myös DAX-kyselynäkymää semanttisen mallin kuluttamiseen luomalla DAX-kyselyitä. Edistyneet Power BI:n käyttäjät saattavat käyttää tätä lähestymistapaa, jos he haluavat tutkia dataa koodin avulla.

Useimmille datan käyttäjille on kuitenkin yleensä kätevämpää ja tehokkaampaa käyttää ja tutkia semanttista mallia lisäämällä visuaaleja raportin kankaalle tai käyttämällä muita elementtejä, kuten tutkimuksia tai Analyze-in-Excel pivot -taulukoita. Näissä laitteissa on yleensä yksinkertaisempi käyttöliittymä ja käyttökokemus, joka sopii paremmin datan tutkimiseen ja ymmärtämiseen kuin luonnollisen kielen chatin kaltaisissa kokemuksissa, kuten Copilotissa.

Julkaistu raportti

Julkaistussa raportissa käytä Copilotin chat-paneelia kysyäksesi datakysymyksiä yhdistetystä semanttisesta mallista. Tämä Fabric-käyttökokemus on samanlainen kuin Power BI Desktopin Esitä tietoja -käyttökokemus sekä mallikehityksen että kulutuksen osalta.

Power BI -mobiilisovellus

Power BI -mobiilisovelluksessa käytä sovelluksen Copilot-chat-paneelia kysyäksesi datakysymyksiä mistä tahansa raportista. Kysymykset liittyvät kyseisen raportin yhdistetyyn semanttiseen malliin. Tämä ominaisuus toimii samankaltaisesti kuin aiemmin tässä artikkelissa selitetty Ask Data Questions -kokemus.

Aiheeseen liittyvä sisältö

• Päivitä tietomallisi toimimaan hyvin Copilot for Power BI:n kanssa
• Power BI -kopioiden yleiskatsaus
• Copilot Power BI -integroinnissa