Czym jest Copilot w obciążeniu Data Warehouse (podgląd)?

Dotyczy: ✅ punkt końcowy analizy SQL i magazyn w usłudze Microsoft Fabric

Copilot w usłudze Fabric Data Warehouse to asystent sztucznej inteligencji zaprojektowany w celu usprawnienia zadań magazynowania danych. Rozwiązanie Copilot bezproblemowo integruje się z magazynem danych w Fabric, zapewniając inteligentne wnioski, które pomagają na każdym etapie eksploracji T-SQL.

Copilot in Fabric Data Warehouse wykorzystuje nazwy tabel i widoków, nazwy kolumn, klucz główny oraz metadane klucza obcego do generowania kodu T-SQL. Narzędzie Copilot w usłudze Fabric Data Warehouse nie używa danych w tabelach do generowania sugestii języka T-SQL.

Funkcje Copilot w magazynie danych Fabric

Rozwiązanie Copilot w usłudze Fabric Data Warehouse oferuje następujące funkcje:

• Język naturalny do języka SQL: Poproś Copilota o generowanie zapytań SQL przy użyciu prostych pytań dotyczących języka naturalnego.
• Uzupełnianie kodu: zwiększ wydajność kodowania dzięki uzupełnianiom kodu opartego na sztucznej inteligencji.
• Szybkie akcje: szybkie naprawianie i wyjaśnianie zapytań SQL przy użyciu łatwo dostępnych akcji.
• Inteligentne wskazówki: Otrzymuj inteligentne sugestie i wskazówki na podstawie schematu i metadanych magazynu.

Istnieją trzy sposoby interakcji z Copilotem w edytorze Fabric Warehouse.

• Panel czatu Copilot: Użyj panelu czatu, aby zadawać pytania Copilot w języku naturalnym. Copilot odpowiada za pomocą wygenerowanego zapytania SQL lub języka naturalnego na podstawie zadanego pytania.

  • Język naturalny do języka SQL: generowanie kodu T-SQL i uzyskiwanie sugestii dotyczących pytań, które należy zadać, aby przyspieszyć przepływ pracy.

• Ukończenie kodu Copilot: Zacznij pisać T-SQL w edytorze zapytań SQL, a Copilot automatycznie generuje sugestię kodu, która pomoże ukończyć Twoje zapytanie. Tab akceptuje sugestię kodu, lub kontynuuj pisanie, aby zignorować sugestię.

• Szybkie działania Copilot: Na wstążce edytora zapytań SQL opcje Fix i Explain to szybkie akcje. Wyróżnij wybrane zapytanie SQL i wybierz jeden z przycisków szybkiej akcji, aby wykonać wybraną akcję w zapytaniu.

  • Wyjaśnienie: Copilot może udostępniać wyjaśnienia języka naturalnego dotyczące zapytania SQL i schematu magazynu w formacie komentarzy.
  • Poprawka: Copilot może naprawić błędy w kodzie w miarę pojawiania się komunikatów o błędach. Scenariusze błędów mogą zawierać niepoprawny lub nieobsługiwany kod T-SQL, nieprawidłową pisownię i nie tylko. Copilot zawiera również komentarze, które wyjaśniają zmiany i sugerują najlepsze rozwiązania dotyczące języka SQL.

Włącz usługę Copilot

• Twój administrator musi włączyć przełącznik dzierżawcy, zanim zaczniesz używać Copilota. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Ustawienia dzierżawcy Copilot.
• Pojemność F2 lub P1 musi znajdować się w jednym z regionów wymienionych w Dostępność regionów sieci szkieletowej.
• Jeśli twoja dzierżawa lub pojemność znajduje się poza USA lub Francją, Copilot jest domyślnie wyłączony, chyba że administrator dzierżawy Fabric umożliwi ustawienie przetwarzania danych wysyłanych do Azure OpenAI poza regionem geograficznym pojemności, granicą zgodności lub wystąpienia chmury krajowej w portalu administracyjnym Fabric.
• Rozwiązanie Copilot w usłudze Microsoft Fabric nie jest obsługiwane w przypadku SKU wersji próbnej. Obecnie obsługiwane są tylko płatne jednostki SKU (F2 lub nowsze lub P1 lub nowsze).
• Aby uzyskać więcej informacji, zapoznaj się z Omówieniem Copilot w Fabric i Power BI.

Najlepsze praktyki dotyczące korzystania z Copilot w magazynie danych Fabric

Oto kilka wskazówek dotyczących maksymalizacji produktywności dzięki Copilot.

• Tworząc podpowiedzi, zacznij od jasnego i zwięzłego opisu konkretnych informacji, których szukasz.
• Naturalne języki zapytań SQL zależą od przejrzystych nazw tabel i kolumn. Jeśli tabela i kolumny nie są wyraziste i opisowe, copilot może nie być w stanie skonstruować znaczącego zapytania.
• Używaj języka naturalnego odpowiedniego dla Twojej tabeli i zobacz nazwy, nazwy kolumn, klucze główne oraz klucze zagraniczne magazynu. Ten kontekst pomaga Copilotowi wygenerować dokładne zapytania. Określ, jakie kolumny chcesz widzieć, agregacje oraz wszelkie kryteria filtrowania tak wyraźnie, jak to możliwe. Copilot powinien być w stanie poprawić literówki lub zrozumieć kontekst, biorąc pod uwagę kontekst schematu.
• Utwórz relacje w widoku modelu magazynu, aby zwiększyć dokładność instrukcji JOIN w wygenerowanych zapytaniach SQL.
• W przypadku korzystania z uzupełniania kodu pozostaw komentarz na górze zapytania z --, aby pomóc Copilotowi zrozumieć kontekst dotyczący zapytania, które próbujesz napisać.
• Unikaj niejednoznacznego lub zbyt złożonego języka w monitach. Uprość pytanie przy zachowaniu jego jasności. Dzięki tej edycji copilot może skutecznie przetłumaczyć go na znaczące zapytanie T-SQL, które pobiera żądane dane ze skojarzonych tabel i widoków.
• Obecnie usługa konwertowania języka naturalnego do SQL obsługuje język angielski w formacie T-SQL.

Przykładowe treści

• Poniższe przykładowe monity są jasne, specyficzne i dostosowane do właściwości schematu i hurtowni danych, co ułatwia Copilot generowanie dokładnych zapytań T-SQL.

    - Show me all properties that sold last year
    - Count all the products, group by each category
    - Show all agents who sell properties in California
    - Show agents who have listed more than two properties for sale
    - Show the rank of each agent by property sales and show name, total sales, and rank

Odpowiedzialne korzystanie z Copilota przy użyciu sztucznej inteligencji

Aby zobaczyć wytyczne Microsoft dotyczące odpowiedzialnej AI w Fabric Data Warehouse, zobacz Prywatność, bezpieczeństwo i odpowiedzialne wykorzystanie AI w Copilot.

Firma Microsoft zobowiązała się do zapewnienia, że nasze systemy sztucznej inteligencji są sterowane naszymi zasadami sztucznej inteligencji i standardem Odpowiedzialnej sztucznej inteligencji. Zasady te obejmują umożliwienie naszym klientom efektywnego korzystania z tych systemów i zgodnie z ich zamierzonymi zastosowaniami. Nasze podejście do odpowiedzialnej sztucznej inteligencji stale ewoluuje, aby aktywnie rozwiązywać pojawiające się problemy.

Limitations

Poniżej przedstawiono bieżące ograniczenia funkcji Copilot w usłudze Fabric w magazynie danych:

• Copilot nie rozumie wcześniejszych wejść i nie może cofnąć zmian po zatwierdzeniu zmiany przez użytkownika podczas tworzenia – ani przez interfejs użytkownika, ani przez panel czatu. Na przykład nie możesz poprosić Copilota o cofnięcie moich ostatnich pięciu wejść. Jednak nadal możesz korzystać z istniejących opcji interfejsu użytkownika, aby usuwać niechciane zmiany lub zapytania.
• Copilot nie może wprowadzać zmian w istniejących zapytaniach SQL. Jeśli na przykład poprosisz Copilota o edycję określonej części istniejącego zapytania, nie zadziała.
• Copilot może generować niedokładne wyniki, gdy intencją jest ocena danych. Copilot ma dostęp tylko do schematu magazynu i żadnych danych w środku.
• Odpowiedzi Copilot mogą zawierać niedokładne lub niskiej jakości treści, dlatego upewnij się, że przed wykorzystaniem ich w pracy przejrzysz wyniki.
• Osoby, które mogą znacząco ocenić dokładność i odpowiednią zawartość, powinny przejrzeć dane wyjściowe.

Treści powiązane

• Ustawienia dzierżawy usługi Copilot i Agent
• Jak korzystać z panelu czatu Copilot w Fabric Data Warehouse (Podgląd)
• Jak korzystać z szybkich akcji narzędzia Copilot w Fabric Data Warehouse (wersja zapoznawcza)
• Jak korzystać z funkcji uzupełniania kodu w usłudze Copilot w Fabric Data Warehouse (Podgląd)
• Prywatność, bezpieczeństwo i odpowiedzialne korzystanie z rozwiązania Copilot w usłudze Fabric w obciążeniu Data Warehouse (Podgląd)