Copilot ใน Fabric ในปริมาณงานคลังข้อมูลคืออะไร

บทความนี้ให้ภาพรวมของ Copilot ในปริมาณงาน Data Factory รวมถึงคุณลักษณะและประโยชน์ Microsoft Copilot ในปริมาณงาน Data Factory เป็นชุดเครื่องมือที่ปรับปรุงโดย AI ซึ่งช่วยให้ลูกค้าสามารถใช้ภาษาธรรมชาติเพื่ออธิบายความต้องการของตนในการสร้างโซลูชันการรวมข้อมูลโดยใช้ Dataflow Gen2 Copilot ในปริมาณงาน Data Factory ทํางานเหมือนกับผู้เชี่ยวชาญเรื่อง (SME) ทํางานร่วมกับคุณเพื่อออกแบบโฟลว์ข้อมูลของคุณซึ่งสนับสนุนทั้งเจ้าของข้อมูลพลเมืองและมืออาชีพที่ปรับปรุงเวิร์กโฟลว์ของพวกเขาให้มีประสิทธิภาพขึ้น

ก่อนที่ธุรกิจของคุณจะเริ่มใช้ความสามารถของ Copilot ใน Fabric ผู้ดูแลระบบของคุณต้องเปิดใช้งาน Copilot ใน Microsoft Fabric สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดูที่ Copilot Fabric ภาพรวม

วิธีการทํางานของ Copilot ในปริมาณงานคลังข้อมูล

ตัวนําร่องในปริมาณงาน Data Factory ช่วยเพิ่มผลผลิต ปลดล็อกข้อมูลเชิงลึกอันลึกซึ้ง และอํานวยความสะดวกในการสร้างประสบการณ์ AI แบบกําหนดเองที่ปรับให้เหมาะกับข้อมูลของคุณ ในฐานะที่เป็นส่วนประกอบของ Copilot ในประสบการณ์ Fabric มีการสร้างโค้ด Mashup อัจฉริยะเพื่อแปลงข้อมูลโดยใช้การป้อนข้อมูลด้วยภาษาธรรมชาติ ซึ่งจะสร้างคําอธิบายโค้ดเพื่อช่วยให้คุณเข้าใจคิวรีและงานที่ซับซ้อนที่สร้างขึ้นก่อนหน้านี้ได้ดียิ่งขึ้น

คุณสมบัติของ Copilot ในปริมาณงานโรงงานข้อมูล

Copilot ในปริมาณงาน Data Factory มีความสามารถที่แตกต่างกันขึ้นอยู่กับคอมโพเนนต์ที่คุณกําลังทํางานด้วย:

ด้วย Dataflow Gen2 คุณสามารถ:

• รับข้อมูลจากแหล่ง ต่าง ๆ โดยอธิบายสิ่งที่คุณต้องการเป็นภาษาธรรมชาติ
• สร้างขั้นตอนการแปลงใหม่ สําหรับคําสั่งค้นหาที่มีอยู่
• ให้ สรุปคําค้นหาและขั้นตอนที่ใช้
• สร้างคําสั่งค้นหาใหม่ ที่อาจมีข้อมูลตัวอย่างหรือการอ้างอิงไปยังคําสั่งค้นหาที่มีอยู่
• ย้อนกลับขั้นตอนสุดท้ายที่ใช้

ด้วยไปป์ไลน์ คุณสามารถ:

• การสร้าง pipeline: คุณสามารถใช้ภาษาธรรมชาติ คุณสามารถอธิบาย pipeline ที่ต้องการ และ Copilot จะเข้าใจเจตนาและสร้างกิจกรรม pipeline ที่จําเป็น
• ผู้ช่วยข้อความแสดงข้อผิดพลาด: แก้ไขปัญหาในท่อส่งด้วยความสามารถในการอธิบายข้อผิดพลาดอย่างชัดเจนและคําแนะนําการแก้ไขปัญหาที่นําไปใช้ได้
• สรุป Pipeline: อธิบาย Pipeline ที่ซับซ้อนของคุณด้วยสรุปเนื้อหาและความสัมพันธ์ของกิจกรรมภายใน Pipeline
• สร้างนิพจน์: สร้างและอธิบายนิพจน์ในท่อส่งผ่านอินเทอร์เฟซแชทที่ใช้งานง่ายของ Copilot

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสําหรับการใช้ Copilot ในปริมาณงาน Data Factory

เพื่อให้ได้ประโยชน์สูงสุดจาก Copilot ในปริมาณงานของโรงงานข้อมูล:

• เจาะจงและชัดเจนในคําขอภาษาธรรมชาติของคุณ
• เริ่มต้นด้วยการแปลงข้อมูลอย่างง่ายและสร้างความซับซ้อนทีละน้อย
• ใช้ฟีเจอร์ "อธิบายคิวรีปัจจุบันของฉัน" เพื่อทําความเข้าใจโค้ดที่สร้างขึ้น
• ใช้ฟังก์ชันการเลิกทําเพื่อแปลงกลับการเปลี่ยนแปลงเมื่อจําเป็น
• ตรวจทานขั้นตอนที่สร้างขึ้นในรายการขั้นตอนที่นําไปใช้สําหรับความถูกต้อง
• ใช้พร้อมท์เริ่มต้นเพื่อทําความคุ้นเคยกับความสามารถของ Copilot

ตัวอย่างพร้อมท์

ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างพร้อมท์ที่คุณสามารถใช้กับ Copilot ในปริมาณงาน Data Factory:

พร้อมท์กระแสข้อมูล Gen2

- Only keep European customers
- Count the total number of employees by City
- Only keep orders whose quantities are above the median value
- Create a new query with sample data that lists all the Microsoft OS versions and the year they were released
- Explain my current query

ไปป์ไลน์พร้อมท์

- Create a pipeline to copy data from SQL Server to Azure Data Lake
- Ingest data from this source to that destination
- Summarize this pipeline
- Explain what this pipeline does

การใช้ AI อย่างรับผิดชอบของ Copilot

Microsoft มุ่งมั่นที่จะสร้างความมั่นใจว่าระบบ AI ของเราได้รับคําแนะนําจากหลักการ AI และมาตรฐาน AI ที่มีความรับผิดชอบ หลักการเหล่านี้รวมถึงการเพิ่มประสิทธิภาพให้แก่ลูกค้าของเราในการใช้ระบบเหล่านี้อย่างมีประสิทธิภาพและสอดคล้องกับการใช้งานที่ตั้งใจไว้ วิธีการของเราในการรับผิดชอบ AI กําลังพัฒนาอย่างต่อเนื่องเพื่อแก้ไขปัญหาที่เกิดขึ้นในเชิงรุก

สําหรับแนวทางเฉพาะเกี่ยวกับการใช้ AI ที่รับผิดชอบในโรงงานข้อมูล โปรดดู ความเป็นส่วนตัว ความปลอดภัย และความรับผิดชอบในการใช้ Copilot ใน Fabric ในปริมาณงาน Data Factory

Limitations

นี่คือข้อจํากัดในปัจจุบันของ Copilot ในปริมาณงานของโรงงานข้อมูล:

• Copilot ไม่สามารถดําเนินการแปลงหรือคําอธิบายในหลายคิวรีในการป้อนข้อมูลเพียงครั้งเดียวได้ ตัวอย่างเช่น คุณไม่สามารถขอให้ Copilot "ตัวพิมพ์ใหญ่ส่วนหัวของคอลัมน์ทั้งหมดสําหรับแต่ละคิวรีในกระแสข้อมูลของฉัน"
• Copilot ไม่เข้าใจอินพุตก่อนหน้านี้และไม่สามารถยกเลิกการเปลี่ยนแปลงหลังจากที่ผู้ใช้ยอมรับการเปลี่ยนแปลงเมื่อเขียน อาจทําผ่านอินเทอร์เฟซผู้ใช้หรือบานหน้าต่างการสนทนา ตัวอย่างเช่น คุณไม่สามารถขอให้ Copilot "เลิกทําข้อมูลป้อนเข้าห้ารายการล่าสุดของฉัน" อย่างไรก็ตาม ผู้ใช้ยังคงสามารถใช้ตัวเลือกส่วนติดต่อผู้ใช้ที่มีอยู่เพื่อลบขั้นตอนหรือคิวรีที่ไม่ต้องการได้
• Copilot ไม่สามารถเปลี่ยนแปลงเค้าโครงของคิวรีในเซสชันของคุณได้ ตัวอย่างเช่น ถ้าคุณบอกให้ Copilot สร้างกลุ่มใหม่สําหรับคิวรีในตัวแก้ไข จะไม่ทํางาน
• Copilot อาจสร้างผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้องเมื่อเจตนาคือการประเมินข้อมูลที่ไม่ปรากฏภายในผลลัพธ์ตัวอย่างที่นําเข้าลงในข้อมูลของเซสชัน
• Copilot ไม่ได้สร้างข้อความสําหรับทักษะที่ไม่รองรับ ตัวอย่างเช่น ถ้าคุณขอให้ Copilot ทําการ "ทําการวิเคราะห์เชิงสถิติและเขียนสรุปเนื้อหาของคิวรีนี้" จะไม่เสร็จสมบูรณ์ตามคําแนะนําที่ระบุไว้ก่อนหน้านี้ น่าเสียดายที่ระบบไม่ได้ให้ข้อความแสดงข้อผิดพลาดเช่นกัน

เนื้อหาที่เกี่ยวข้อง

• เริ่มต้นใช้งาน Copilot ใน Fabric ในปริมาณงาน Data Factory
• ตัวสร้างนิพจน์ไปป์ไลน์ Copilot
• ความเป็นส่วนตัว ความปลอดภัย และความรับผิดชอบในการใช้ Copilot ใน Fabric ในปริมาณงานของโรงงานข้อมูล