Fabric Real-Time Intelligence 工作負載中的Copilot，是一款 AI 助理，協助你查詢、分析並探索即時資料。 Copilot 能將自然語言翻譯成 Kusto 查詢語言（KQL）查詢，並實現互動式資料探索，無需具備 KQL 專業知識。
Copilot 在 KQL 查詢語法集
Copilot 在 KQL 查詢集中將自然語言問題轉換成 KQL 查詢。 用淺顯的語言描述你的資料分析需求，Copilot 會產生相應的查詢。 Copilot 支援對話式互動，讓你能精煉查詢並提出後續問題，無需重新開始。
若需了解如何在 KQL 查詢集合中使用 Copilot，請參見用於撰寫 KQL 查詢的 Copilot。
Copilot 即時儀表板助理
即時儀錶板中的Copilot簡化了儀錶板區塊的編輯與資料探索。
- Edit tile queries：使用 Copilot 直接在編輯窗格的儀表板圖塊後方撰寫或修改 KQL 查詢，使用自然語言，而非手動撰寫 KQL。 詳情請參見 Use Copilot 以添加/編輯圖塊
- 互動式探索資料：在檢視模式下，使用Copilot詢問儀表板資料問題、篩選結果，並將洞察儲存為新磁貼。 詳情請參見Copilot輔助即時資料探索。
Azure Data Explorer 的資料助理功能
Copilot 也支援 Azure Data Explorer（ADX）叢集。 連接 ADX 叢集時，Copilot 會產生 KQL 查詢並以類似 Eventhouse 的方式進行資料探索。 需要具備 Fabric 支援的容量。
欲了解更多有關從 Fabric 連接 ADX 的詳細資訊，請參閱 在 Fabric 中使用 ADX 數據。
Copilot KQL 查詢的最佳實務
以下建議適用於 KQL 查詢集與 Real-Time 儀表板中的Copilot：
從簡單的自然語言提示開始，學習目前的能力與限制。 逐步進入更複雜的題目。
請明確陳述任務，避免歧義。 想像一下，沒有口頭指示的情況下，與 KQL 專家分享這個題目。 他們會產生正確的查詢嗎？
提供相關資訊以協助模型。 盡可能指定對查詢至關重要的資料表、運算子或函式。
準備你的資料庫：
- 新增文件串屬性來描述常見的資料表和欄位。 此步驟對於名稱無意義的資料表或欄位尤為關鍵。
- 您不必為很少使用的表格或欄位添加註釋。
- 欲了解更多資訊，請參閱 alter table column-docstrings 指令。
要改善 Copilot 結果，請選擇「喜歡」或「不喜歡」圖示來提交意見回饋。
Note
Submit feedback表單會提交資料庫名稱、網址、Copilot產生的 KQL 查詢，以及你所包含的任何自由文字回應。 不會傳送已執行 KQL 查詢的結果。
Note
Copilot 使用 AI 技術，因此可能會發生意外和錯誤。
用私人射擊提升 Copilot 的準確度
Copilot 透過使用來自公開 Shots 資料庫中最相關的範例（這些範例稱為自然語言與 KQL 配對，俗稱「Shots」）來強化提示。 此資料庫由 Real-Time 情報團隊策劃，源自KQL文件，並對所有Copilot用戶開放。 Public Shots 資料庫提供堅實基礎，但較為通用，缺乏對 KQL 資料庫的領域專屬知識。
為了提升 Copilot 針對特定情境產生準確且複雜的 KQL 查詢的能力，請建立 Private Shots 資料庫。
此方法允許您加入針對團隊獨特需求的進階 KQL 查詢。 例如，查詢使用：- 圖語意、 - 時間序列分析、- 異常偵測，- 或在你的 KQL 資料庫中定義的 儲存函數 。
私密鏡頭會自動從 KQL 查詢集和 Real-Time 儀表板發布。 當你儲存這些實體後，其中的 KQL 查詢會被發佈到 Private Shots 資料庫中，從而提升 Copilot 生成符合你的資料和使用案例的查詢能力。
Note
- 儲存 "Private Shots" 資料後，需要幾分鐘才能發布並供 Copilot 使用。
- 只有 KQL 是強制性的。 LLM 產生自然語言描述。 你可以在 KQL 附上前面的評論，來補充簡短的說明。
- KQL 查詢會檢查語法是否有效。 只有有效的查詢才會被加入私人快照資料庫。
- Copilot 僅使用使用者可存取的私人鏡頭。 如果你沒有權限查看特定儀表板或查詢集，Copilot 不會使用那些工件的截圖。
- 由 Copilot 產生並以 Copy to Editor 按鈕插入查詢集的 KQL 查詢，會包含註解行：
// This KQL query was generated by AI:。 這些查詢不會被發佈到私人Shots資料庫。 若要包含這些內容，請移除此留言，但保留包含使用者提示的後續留言。
Limitations
以下限制適用於即時智能助理：
- Copilot 無法在查詢編輯器中修改現有的 KQL 查詢。 如果你要求 Copilot 聊天窗格編輯現有查詢中的特定部分，它就無法運作。 不過，Copilot 能理解聊天窗格中先前的輸入，因此你可以在插入前反覆處理 Copilot 產生的查詢。
- 當意圖是評估資料時，Copilot 可能會產生不準確的結果。 Copilot 只能存取資料庫結構，無法存取資料本身。
- Copilot 的回應可能包含不準確或低品質的內容。 在工作中使用之前，先檢視成果。
- 能夠有意義地評估內容正確性和適當性的人員，應審查這些輸出。
- 當 Private Link 啟用且租戶設定中關閉 Public Access 時，KQL 資料庫中的 Copilot 聊天窗格無法使用。
負責任的人工智慧
要查看 Microsoft 關於在即時智能領域中負責任使用 AI 的指引，請參見即時智能的 Copilot 隱私、安全與負責任使用。
Microsoft致力於確保AI原則及負責任的AI標準作為AI系統的指導。 這些原則包括賦能客戶有效且符合其預期用途的系統使用。