Copilot คืออะไรในงาน คลังข้อมูล (พรีวิว)?

นําไปใช้กับ: ✅ จุดสิ้นสุดการวิเคราะห์ SQL และคลังสินค้าใน Microsoft Fabric

Copilot ใน Fabric คลังข้อมูล เป็นผู้ช่วย AI ที่ออกแบบมาเพื่อปรับปรุงงานคลังข้อมูลของคุณ Copilot ผสานรวมกับคลังข้อมูลของคุณใน Fabric ได้อย่างราบรื่น ให้ข้อมูลเชิงลึกที่ชาญฉลาดเพื่อช่วยให้คุณทําตามแต่ละขั้นตอนของการสํารวจ T-SQL ของคุณ

Copilot in Fabric คลังข้อมูล ใช้ชื่อตารางและวิว ชื่อคอลัมน์ เมตาดาต้าคีย์หลัก และคีย์ต่างประเทศเพื่อสร้างโค้ด T-SQL Copilot ใน Fabric คลังข้อมูล ไม่ใช้ข้อมูลในตารางเพื่อสร้างคําแนะนํา T-SQL

คุณสมบัติของ Copilot ในคลังข้อมูลผ้า

Copilot ใน Fabric คลังข้อมูล มีคุณสมบัติดังต่อไปนี้:

  • ภาษาธรรมชาติกับ SQL: ถาม Copilot เพื่อสร้างคิวรี SQL โดยใช้คําถามภาษาธรรมชาติแบบง่าย
  • การเติมรหัสให้เสร็จสิ้น: ปรับปรุงประสิทธิภาพการเขียนโค้ดของคุณด้วยการกรอกข้อมูลโค้ดที่ขับเคลื่อนด้วย AI
  • การดําเนินการด่วน: แก้ไขและอธิบายคิวรี SQL ได้อย่างรวดเร็วด้วยการดําเนินการที่พร้อมใช้งาน
  • ข้อมูลเชิงลึกอัจฉริยะ: รับคําแนะนําและข้อมูลเชิงลึกอัจฉริยะตาม Schema ของคลังสินค้าและเมตาดาต้าของคุณ

มีสามวิธีในการโต้ตอบกับ Copilot ในตัวแก้ไข Fabric Warehouse

  • แผงแชท Copilot: ใช้แผงแชทเพื่อถามคําถามกับ Copilot ผ่านภาษาธรรมชาติ Copilot ตอบสนองต่อคิวรี SQL หรือภาษาธรรมชาติที่สร้างขึ้นโดยยึดตามคําถามที่ถาม

    • ภาษาธรรมชาติไปยัง SQL: สร้างรหัส T-SQL และรับคําแนะนําของคําถามเพื่อขอให้เร่งเวิร์กโฟลว์ของคุณ

  • การกรอกโค้ด Copilot: เริ่มเขียน T-SQL ในตัวแก้ไขคําสั่ง SQL แล้ว Copilot จะสร้างคําแนะนําโค้ดโดยอัตโนมัติเพื่อช่วยเติมคําสั่งค้นหาของคุณ ปุ่ม Tab ยอมรับคําแนะนําของโค้ด หรือพิมพ์ต่อไปเพื่อละเว้นคําแนะนํา

  • การดําเนินการด่วนของ Copilot: ในริบบอนของตัวแก้ไขคําสั่ง SQL ตัวเลือก Fix และ Explain เป็นการดําเนินการที่รวดเร็ว ไฮไลต์คิวรี SQL ที่คุณเลือกและเลือกหนึ่งในปุ่มการดําเนินการด่วนเพื่อดําเนินการกระทําที่เลือกบนคิวรีของคุณ

    • อธิบาย: Copilot สามารถให้คําอธิบายภาษาที่เป็นธรรมชาติของคิวรี SQL และเค้าร่างคลังสินค้าของคุณในรูปแบบความคิดเห็น
    • การแก้ไข: Copilot สามารถแก้ไขข้อผิดพลาดในโค้ดของคุณเมื่อมีข้อความแสดงข้อผิดพลาดเกิดขึ้น สถานการณ์ข้อผิดพลาดอาจรวมถึงโค้ด T-SQL ที่ไม่ถูกต้องหรือไม่รองรับ การสะกดคําผิด และอื่น ๆ นอกจากนี้ Copilot ยังมีข้อคิดเห็นที่อธิบายการเปลี่ยนแปลงและแนะนําแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดของ SQL

เปิดใช้งาน Copilot

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสําหรับการใช้ Copilot ในคลังข้อมูล Fabric

นี่คือเคล็ดลับบางอย่างสําหรับการเพิ่มผลผลิตด้วย Copilot

  • เมื่อเขียนโจทย์ ให้เริ่มต้นด้วยคําอธิบายที่ชัดเจนและกระชับเกี่ยวกับข้อมูลเฉพาะที่คุณต้องการ
  • ภาษาธรรมชาติใน SQL ขึ้นอยู่กับชื่อตารางและคอลัมน์ที่แสดงออก ถ้าตารางและคอลัมน์ของคุณไม่ได้สื่อความหมายและสื่อความหมาย Copilot อาจไม่สามารถสร้างคิวรีที่มีความหมายได้
  • ใช้ภาษาธรรมชาติที่ใช้กับตารางของคุณ และดูชื่อตาราง ชื่อคอลัมน์ คีย์หลัก และคีย์ต่างประเทศของคลังสินค้าของคุณ บริบทนี้ช่วยให้ Copilot สร้างคิวรีที่ถูกต้อง ระบุคอลัมน์ที่คุณต้องการดู การรวมข้อมูล และเกณฑ์การกรองใด ๆ อย่างชัดเจนที่สุดเท่าที่จะทําได้ Copilot ควรสามารถแก้ไขการพิมพ์ผิดหรือทําความเข้าใจบริบทที่กําหนดบริบท Schema ของคุณ
  • สร้างความสัมพันธ์ในมุมมองแบบจําลองของคลังสินค้าเพื่อเพิ่มความแม่นยําของ JOIN คําสั่งในแบบสอบถาม SQL ที่สร้างขึ้น
  • เมื่อใช้การดําเนินการโค้ดให้แสดงความคิดเห็นที่ด้านบนของคิวรีด้วย -- เพื่อช่วยแนะนํา Copilot ที่มีบริบทเกี่ยวกับคิวรีที่คุณกําลังพยายามเขียน
  • หลีกเลี่ยงภาษาที่ไม่ชัดเจนหรือซับซ้อนมากเกินไปในพร้อมท์ของคุณ ทําให้คําถามง่ายขึ้นในขณะที่รักษาความชัดเจน การแก้ไขนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่า Copilot สามารถแปลเป็นคิวรี T-SQL ที่มีความหมายซึ่งดึงข้อมูลที่ต้องการจากตารางและมุมมองที่เกี่ยวข้องได้อย่างมีประสิทธิภาพ
  • ในปัจจุบัน ภาษาธรรมชาติสําหรับ SQL รองรับภาษาอังกฤษแบบ T-SQL

ตัวอย่างพร้อมท์

  • พร้อมท์ตัวอย่างต่อไปนี้จะชัดเจน เฉพาะ และปรับให้เข้ากับคุณสมบัติของ Schema และคลังข้อมูลของคุณ ทําให้ Copilot สร้างคิวรี T-SQL ที่ถูกต้องได้ง่ายขึ้น:
    - 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

Note

AI powers Copilot จึงมีเรื่องน่าประหลาดใจและข้อผิดพลาดเกิดขึ้นได้

การใช้ AI อย่างรับผิดชอบของ Copilot

หากต้องการดูแนวทางของ Microsoft สําหรับ AI ที่รับผิดชอบใน Fabric คลังข้อมูล ดูที่ ความเป็นส่วนตัว ความปลอดภัย และการใช้ AI อย่างรับผิดชอบต่อ Copilot

Microsoft มุ่งมั่นที่จะทําให้แน่ใจว่าระบบ AI ของเราได้รับคําแนะนําจาก หลักการ AI ของเราและ มาตรฐาน AI ที่รับผิดชอบ หลักการเหล่านี้รวมถึงการเพิ่มประสิทธิภาพให้แก่ลูกค้าของเราในการใช้ระบบเหล่านี้อย่างมีประสิทธิภาพและสอดคล้องกับการใช้งานที่ตั้งใจไว้ วิธีการของเราในการรับผิดชอบ AI กําลังพัฒนาอย่างต่อเนื่องเพื่อแก้ไขปัญหาที่เกิดขึ้นใหม่

Limitations

นี่คือข้อจํากัดปัจจุบันของ Copilot ใน Fabric ในคลังข้อมูล:

  • Copilot ไม่เข้าใจอินพุตก่อนหน้าและไม่สามารถย้อนกลับการเปลี่ยนแปลงหลังจากที่ผู้ใช้คอมมิตการเปลี่ยนแปลงขณะสร้าง ไม่ว่าจะผ่านส่วนติดต่อผู้ใช้หรือแผงแชท ตัวอย่างเช่น คุณไม่สามารถขอให้ Copilot ย้อนกลับการป้อนข้อมูลห้าครั้งล่าสุดของฉันได้อย่างไรก็ตาม คุณยังสามารถใช้ตัวเลือกส่วนติดต่อผู้ใช้ที่มีอยู่เพื่อลบการเปลี่ยนแปลงหรือคําถามที่ไม่ต้องการได้
  • Copilot ไม่สามารถทําการเปลี่ยนแปลงคิวรี SQL ที่มีอยู่ได้ ตัวอย่างเช่น ถ้าคุณขอให้ Copilot แก้ไขส่วนที่เฉพาะเจาะจงของคิวรีที่มีอยู่ จะไม่ทํางาน
  • Copilot อาจสร้างผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้องเมื่อเจตนาคือการประเมินข้อมูล Copilot เข้าถึงได้แค่ schema ของ warehouse เท่านั้น และไม่มีข้อมูลภายในเลย
  • คําตอบของ Copilot อาจมีเนื้อหาที่ไม่ถูกต้องหรือคุณภาพต่ํา ดังนั้นควรตรวจสอบผลลัพธ์ก่อนนําไปใช้ในงานของคุณ
  • ผู้ที่สามารถประเมินความถูกต้องและความเหมาะสมของเนื้อหาได้อย่างมีความหมายควรตรวจสอบเอาต์พุต

เนื้อหาที่เกี่ยวข้อง

  • Last updated on