Übersicht über Copilot für Data Science and Data Engineering (Vorschau)

2025-05-30

Wichtig

Dieses Feature befindet sich in der Vorschau.

Copilot für Data Science und Data Engineering ist ein KI-Assistent, der dabei hilft, Daten zu analysieren und zu visualisieren. Es funktioniert mit Lakehouse-Tabellen und -Dateien, Power BI-Datasets und Pandas-/Spark-/Fabric-Dataframes, um Antworten und Codeschnipsel direkt im Notebook bereitzustellen. Verbindungen mit OneLake und standardmäßig angefügten Lakehouses ermöglichen es Copilot, kontextbezogene Codevorschläge und Antworten in natürlicher Sprache zu liefern, die auf Ihre Daten zugeschnitten sind.

Copilot kann Ihnen helfen, Ihre Daten besser zu verstehen und Vorschläge zum Starten Ihres Notizbuchs anzubieten, einschließlich des Generierens von Code für die ersten Zellen. Nach dem Identifizieren und Hinzufügen von Datenquellen über den Fabric-Objekt-Explorer Copilot schlägt Chat Modelltypen zur Implementierung vor. Sie können diese Empfehlungen direkt in Ihr Notebook kopieren, um mit der Entwicklung zu beginnen. Wenn Sie sich bezüglich der nächsten Schritte nicht sicher sind, können Sie Copilot in der Zelle aufrufen, um Einblicke in die Modellrichtung zu erhalten.

Wenn Fehler auftreten, schlägt Copilot Korrekturen vor. Um weitere Hilfe zu erhalten, können Sie mit Copilot chatten, um mehr Optionen zu erhalten und ständige Onlinesuchen zu vermeiden.

Außerdem profitieren Sie von der automatischen Dokumentation mit einem einfachen Feature "Kommentare hinzufügen", das Code- und Datenänderungen zusammenfasst. Dadurch werden Zellen für Sie und andere übersichtlich. Im gesamten Workflow können Sie Copilot an bestimmten Stellen konsultieren und Unterstützung und Anleitungen in Echtzeit erhalten, um Ihren Entwicklungsprozess zu beschleunigen.

Anmerkung

Bei Spark 3.4 und höheren Versionen in Microsoft Fabric ist keine Installationszelle erforderlich, um Copilot in Ihrem Notebook zu verwenden. Frühere Versionen, die eine Installationszelle (Spark 3.3 und früher) benötigt haben, werden nicht mehr unterstützt.

Anmerkung

Administrierende Personen müssen den Mandantenwechsel aktivieren, bevor Sie mit der Verwendung von Copilot beginnen können. Ausführliche Informationen finden Sie im Artikel CopilotMandanteneinstellungen.
Ihre F2- oder P1-Kapazität muss sich in einer der regionen befinden, die in diesem Artikel aufgeführt sind: Fabric-Regionsverfügbarkeit.
Wenn sich Ihr Mandant oder Ihre Kapazität außerhalb der USA oder Frankreich befindet, ist Copilot standardmäßig deaktiviert, es sei denn, Ihr Fabric-Mandantenadministrator aktiviert die Einstellung im Fabric-Verwaltungsportal, dass Daten, die an Azure OpenAI gesendet werden, außerhalb der geografischen Region Ihres Mandanten, der Compliance-Grenze oder der nationalen Cloud-Instanz verarbeitet werden können.
Copilot in Microsoft Fabric wird für Test-SKUs nicht unterstützt. Nur kostenpflichtige SKUs (F2 oder höher oder P1 oder höher) werden unterstützt.
Weitere Informationen finden Sie im Artikel „Übersicht von Copilot in Fabric und Power BI“.

Einführung in Copilot für Data Science und Datentechnik für Fabric Data Science

Mit Copilot für Data Science und Data Engineering können Sie mit einem KI-Assistenten chatten, um Ihre Aufgaben der Datenanalyse und -visualisierung zu bearbeiten. Sie können Fragen zu Lakehouse-Tabellen, Power BI-Datasets oder Pandas/Spark-Datenframes in Notizbüchern stellen Copilot . Copilot antwortet in natürlicher Sprache oder stellt Codeschnipsel bereit. Copilot können je nach Aufgabe auch datenspezifischen Code für Sie generieren. Beispielsweise kann Copilot für Data Science und Data Engineering Code für Folgendes generieren:

Diagrammerstellung
Filtern von Daten
Anwenden von Transformationen
Modelle für maschinelles Lernen

Wählen Sie zuerst im Menüband „Notebooks“ das Copilot-Symbol aus. Der Copilot-Chatbereich wird geöffnet, und oben im Notizbuch wird eine neue Zelle angezeigt. Oben in der Zelle "Fabric Notebooks" können Sie auch Copilot auswählen.

Um die Effektivität von Copilot zu maximieren, laden Sie eine Tabelle oder ein Dataset als Datenframe in Ihrem Notizbuch. Dann kann die KI auf die Daten zugreifen und deren Struktur und Inhalt verstehen. Beginnen Sie dann, mit der KI zu chatten. Wählen Sie das Chatsymbol in der Notizbuchsymbolleiste aus, und geben Sie Ihre Frage oder Anfrage in den Chatbereich ein. Sie können z. B. Folgendes fragen:

"Was ist das durchschnittliche Alter der Kunden in diesem Dataset?"
"Ein Balkendiagramm der Umsätze nach Region anzeigen."

Copilot reagiert mit der Antwort oder dem Code, und Sie können diese Antwort oder diesen Code in Ihr Notebook einfügen. Copilot für Data Science und Data Engineering ist eine bequeme, interaktive Möglichkeit, Ihre Daten zu untersuchen und zu analysieren.

Verwenden des Copilot Chatpanels für die Interaktion mit Ihren Daten

Um mit Ihren Daten zu chatten und Einblicke zu erhalten, wählen Sie das Chatsymbol in der Notizbuchsymbolleiste aus, um das Copilot-Chatpanel zu öffnen. Geben Sie Ihre Fragen oder Anfragen in das Chatpanel ein. Sie können z. B. Folgendes fragen:

"Was ist das durchschnittliche Alter der Kunden in diesem Dataset?"
"Ein Balkendiagramm der Umsätze nach Region anzeigen."

Copilot reagiert mit der Antwort oder dem Code, und Sie können diese Antwort oder diesen Code in Ihr Notebook einfügen. Darüber hinaus kann Copilot vorschlagen, was als Nächstes mit Ihren Daten zu tun ist. Copilot macht Vorschläge und generiert relevante Codeschnipsel, damit Sie mit Ihren Datenanalyse- und Visualisierungsaufgaben vorankommen.

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um mit dem Copilot-Chatpanel in Microsoft Fabric-Notebooks zu interagieren:

Öffnen Sie das Copilot Chatfenster: Wählen Sie das Chatsymbol in der Symbolleiste des Notizbuchs aus.
Fragen stellen oder Anfragen stellen: Geben Sie Ihre Fragen oder Anfragen in den Chatbereich ein. Hier sind einige spezifische Beispiele für Data Science und Datentechnik:

Datenerkundung:
- „Was ist die Verteilung der Spalte ‚age‘ in diesem Dataset?“
- „Zeig mir ein Histogramm der Spalte ‚income‘.“
Datenreinigung:
- „Wie gehe ich mit fehlenden Werten in diesem Dataset um?“
- „Generiere Code, um Duplikate aus diesem Dataframe zu entfernen.“
Datentransformation:
- „Wie normalisiere ich die Spalte ‚sales‘?“
- „Erstelle eine neue Spalte ‚profit‘, indem ‚cost‘ von ‚revenue‘ subtrahiert wird.“
Visualisierung:
- „Zeichne ein Punktdiagramm mit ‚height‘ und ‚weight‘.“
- „Generiere ein Boxplotdiagramm für die Spalte ‚salary‘.“
Maschinelles Lernen:
- „Trainiere einen Entscheidungsstrukturklassifizierer aus diesem Dataset.“
- „Generiere Code für einen k-Means-Algorithmus mit drei Clustern.“
Modellauswertung:
- „Wie werte ich die Genauigkeit eines Modells für logistische Regression aus?“
- „Generiere eine Konfusionsmatrix für die Vorhersagen.“

Empfangen von Antworten: Copilot antwortet mit Erklärungen oder Codeausschnitten in natürlicher Sprache. Sie können den Code kopieren und in Ihr Notebook einfügen, um ihn auszuführen.
Vorschläge abrufen: Wenn Sie nicht wissen, wie Sie fortfahren können, bitten Sie um Copilot Vorschläge:

„Was sollte ich als Nächstes mit diesem Dataset tun?“
„Welche Feature-Engineering-Techniken werden für diese Daten empfohlen?“

Verwenden Sie generierten Code: Kopieren Sie die generierten Codeausschnitte aus dem Chatbereich, und fügen Sie sie in Ihre Notizbuchzellen ein, um sie auszuführen.

Mit diesen Schritten und den angegebenen Beispielen können Sie effektiv mit dem Copilot-Chatpanel interagieren, um Ihre Data-Science- und Datentechnik-Workflows in Microsoft Fabric-Notebooks zu verbessern.

Verwenden des zelleninternen Copilot-Panels und von Schnellaktionen

Sie können mit Copilot direkt in Ihren Notebookzellen interagieren, um Code zu generieren und Schnellaktionen in Ihren Codezellen auszuführen. So verwenden Sie das Panel innerhalb der Zelle Copilot:

Code generieren: Um Code für bestimmte Aufgaben zu generieren, können Sie das Copilot In-Zellen-Panel verwenden. Beispielsweise können Sie Ihre Anforderung im Textpanel über der Codezelle eingeben:

Can you generate code for a logistic regression that fits this data?

Copilot generiert das erforderliche Codeschnipsel direkt in der Zelle darunter.

Code beheben: Sie können Copilot bitten, Fehler in Ihrem Code zu beheben. Geben Sie Ihre Anforderung im Textpanel über der Codezelle ein. Dann schlägt Copilot Korrekturen vor.
Hinzufügen von Kommentaren: Verwenden Sie das Feature "Kommentare hinzufügen", um Ihren Code automatisch zu dokumentieren. Copilot generiert Kommentare, die den Code und die Datenänderungen zusammenfassen und Ihr Notizbuch besser lesbar machen.
Code optimieren: Für Leistungsverbesserungen können Sie Copilot bitten, Ihren Code zu optimieren. Copilot liefert Vorschläge, um die Effizienz Ihres Codes zu verbessern.
Erläutern von Code: Wenn Sie eine Erläuterung zu einem Codeabschnitt benötigen, bitten Sie Copilot um eine Erklärung. Copilot liefert eine detaillierte Erklärung der Funktionsweise des Codes.

Schritte zur Verwendung von Schnellaktionen

Copilot zellenintern aufrufen: Wählen Sie das Copilot-Symbol in der Symbolleiste des Notebooks aus, um die Interaktion mit Copilot zu starten.
Geben Sie Ihre Anforderung ein: Geben Sie Ihre Anfrage oder Frage in das Textpanel oberhalb der Codezelle ein. Beispiel:

Explain the following code snippet.

Erhalten Sie Vorschläge: Copilot antwortet mit dem relevanten Code, Korrekturen, Kommentaren, Optimierungen oder Erklärungen.
Vorschläge anwenden: Kopieren Sie den generierten Code oder vorschläge aus Copilot , und fügen Sie ihn in Ihre Notizbuchzellen ein, um sie auszuführen.

Mit dem zelleninternen Copilot-Panel können Sie Code generieren, Fehler korrigieren, Kommentare hinzufügen, die Leistung optimieren und Ihren Code besser verstehen – und das alles in Ihren Microsoft Fabric-Notebooks.

Copilot für Data Science und Datentechnik verfügt auch über ein Bewusstsein für das Schema und die Metadaten von Lakehousetabellen. Copilot kann relevante Informationen im Kontext Ihrer Daten liefern, die in einem angefügten Lakehouse gehostet werden. Sie können z. B. Folgendes fragen:

"Wie viele Tische befinden sich im Seehaus?"
„Was sind die Spalten der Tabelle für Kunden?“

Copilot antwortet mit den relevanten Informationen, wenn Sie das Seehaus zum Notizbuch hinzugefügt haben. Copilot hat außerdem das Bewusstsein für die Namen der Dateien, die jedem Lakehouse hinzugefügt werden, das an das Notebook angefügt ist. Sie können auf diese Dateien nach Namen in Ihrem Chat verweisen. Beispielsweise, wenn Sie eine Datei mit dem Namen sales.csv in Ihrem Lakehouse haben, können Sie Copilot fragen, einen Datenframe aus sales.csvzu erstellen. Copilot generiert den Code und zeigt ihn im Chatbereich an. Mit Copilot für Notizbücher können Sie ganz einfach auf Ihre Daten aus verschiedenen Quellen zugreifen und diese abfragen. Sie benötigen nicht die genaue Befehlssyntax, um dies zu tun.

Copilot Inline-Code-Vervollständigung (Vorschau)

Copilot Die Inlinecodevervollständigung ist ein KI-gestütztes Feature, mit dem Sie Code schneller und effizienter in Fabric-Notizbüchern schreiben können. Dieses Feature bietet intelligente, kontextbezogene Codevorschläge während der Eingabe von Code. Weitere Informationen finden Sie Copilot zur Inline-Code-Vervollständigung

Tipps

Löschen Sie Ihre Unterhaltung im Copilot-Chatbereich mit dem Besen, der sich oben im Chatbereich befindet. Copilot behält die Kenntnis aller Eingaben oder Ausgaben während der Sitzung bei, aber dies hilft, wenn Sie den aktuellen Inhalt ablenkend finden.
Verwenden Sie die Chat-Magics-Bibliothek, um Einstellungen zu Copilotzu konfigurieren, einschließlich Datenschutzeinstellungen. Die Standardfreigabemethode maximiert die Kontextfreigabe, auf die Copilot zugreifen kann. Wenn die für Copilot verfügbaren Informationen eingeschränkt werden, kann das daher direkten und erheblichen Einfluss auf die Relevanz der Antworten haben.
Wenn Copilot zum ersten Mal gestartet wird, bietet es eine Reihe hilfreicher Eingabeaufforderungen, die Ihnen bei den ersten Schritten helfen können. Sie können Sie dabei unterstützen, Ihre Unterhaltung mit Copilot zu starten. Um später auf Eingabeaufforderungen zu verweisen, können Sie die Funkeln-Schaltfläche am unteren Rand des Chatbereichs verwenden.
Sie können die Randleiste des Copilot Chats "ziehen", um den Chatbereich zu erweitern, den Code klarer anzuzeigen oder die Lesbarkeit der Ausgaben auf dem Bildschirm zu verbessern.

Begrenzungen

Die Copilot-Features in der Umgebung für Data Science sind derzeit auf Notebooks beschränkt. Diese Features umfassen den Copilot Chatbereich, IPython-Zauberbefehle, die in einer Codezelle verwendet werden können, und automatische Codevorschläge während der Eingabe in eine Codezelle. Copilot kann auch Power BI-Semantikmodelle durch die Integration eines semantischen Links lesen.

Copilot hat zwei Hauptverwendungszwecke:

Erstens können Sie Copilot bitten, die Daten in Ihrem Notebook zu untersuchen und zu analysieren (indem Sie z. B. zuerst einen DataFrame laden und dann Copilot nach den Daten im DataFrame fragen).
Sie können Copilot bitten, eine Reihe von Vorschlägen zu Ihrem Datenanalyseprozess zu generieren, z. B. welche Vorhersagemodelle relevant sein könnten, Code zur Durchführung verschiedener Arten von Datenanalysen und Dokumentation für ein vollständiges Notebook.

Die Codegenerierung mit schnelllebigen oder kürzlich veröffentlichten Bibliotheken kann zu Ungenauigkeiten oder Verfälschungen führen.

Löschen und Exportieren von Daten

Copilot in Notizbüchern bietet Benutzern zwei wichtige Befehle zum Verwalten des Chatverlaufs in Notizbuchzellen: show_chat_history und clear_chat_history. Der Befehl show_chat_history exportiert den vollständigen Chatverlauf für Compliancezwecke, um sicherzustellen, dass alle erforderlichen Interaktionen dokumentiert und zur Überprüfung zugänglich sind. Beispielsweise generiert das Ausführen von show_chat_history ein umfassendes Protokoll des Chatverlaufs, das dann auf Compliance überprüft oder archiviert werden kann.

Mit dem Befehl clear_chat_history werden alle vorherigen Unterhaltungen aus dem Notizbuch entfernt, damit der Benutzer neu starten kann. Dieser Befehl löscht alte Interaktionen, um einen neuen Gesprächsverlauf zu starten. Wenn Sie z. B. clear_chat_history ausführen, werden alle vorherigen Chatverlauf gelöscht, um das Notizbuch frei von früheren Unterhaltungen zu lassen. Diese Features verbessern die allgemeine Funktionalität und das Benutzererlebnis von Copilot in Notebooks.