Was ist Copilot in Fabric in der Data Warehouse-Workload (Vorschau)?

2025-04-30

Gilt für:✅ SQL-Analyseendpunkt und Warehouse in Microsoft Fabric

Copilot in Fabric in der Data Warehouse-Workload ist ein KI-Assistent zur Optimierung Ihrer Data Warehouse-Aufgaben. Copilot lässt sich nahtlos in Ihr Data Warehouse in Fabric integrieren und bietet intelligente Einblicke, die Ihnen bei den einzelnen Schritten ihrer T-SQL-Erkundungen helfen.

Copilot in Fabric Data Warehouse verwendet Tabellen- und Ansichtsnamen, Spaltennamen, Primärschlüssel und Fremdschlüsselmetadaten, um T-SQL-Code zu generieren. Copilot in Microsoft Fabric in Data Warehouse verwendet keine Daten in Tabellen, um T-SQL-Vorschläge zu generieren.

Features von Copilot in Fabric Data Warehouse

Copilot in Fabric Data Warehouse bietet die folgenden Features:

Natural Language to SQL: Bitten Sie Copilot, SQL-Abfragen zu erstellen, indem Sie einfache Fragen in natürlicher Sprache verwenden.
Codeabschluss: Verbessern Sie Ihre Codierungseffizienz mit KI-basierten Codeabschlussen.
Schnelle Aktionen: Schnelles Beheben und Erläutern von SQL-Abfragen mit leicht verfügbaren Aktionen.
Intelligente Einblicke: Erhalten Sie intelligente Vorschläge und Einblicke basierend auf Ihrem Lagerschema und Metadaten.

Es gibt drei Möglichkeiten, mit Copilot im Fabric Warehouse-Editor zu interagieren.

Copilot-Chatbereich in Fabric Data Warehouse: Verwenden Sie den Chatbereich, um Fragen über natürliche Sprache an Copilot zu stellen. Copilot antwortet mit einer generierten SQL-Abfrage oder natürlicher Sprache basierend auf der gestellten Frage.
- Natural Language to SQL: Generieren Sie T-SQL-Code und bekommen Sie Vorschläge für Fragen, die Sie stellen können, um Ihren Workflow zu beschleunigen.
Copilot-Codeabschluss in Fabric Data Warehouse: Beginnen Sie mit dem Schreiben von T-SQL im SQL-Abfrage-Editor, und Copilot generiert automatisch einen Codevorschlag, um Ihre Abfrage abzuschließen. Die Tab-Taste akzeptiert den Codevorschlag, oder tippen Sie weiter, um den Vorschlag zu ignorieren.
Copilot schnelle Aktionen in Fabric Data Warehouse: Im Menüband des SQL-Abfrage-Editors sind die Optionen "Fix " und "Erläutern " schnelle Aktionen. Markieren Sie eine SQL-Abfrage Ihrer Wahl und wählen Sie eine der schnellen interaktiven Schaltflächen aus, um die ausgewählte Aktion für Ihre Abfrage auszuführen.
- Erklären: Copilot kann Erklärungen in natürlicher Sprache ihres SQL-Abfrage- und Lagerschemas im Kommentarformat bereitstellen.
- Lösung: Copilot kann Fehler in Ihrem Code beheben, wenn Fehlermeldungen auftreten. Zu den Fehlerszenarien können falscher/ununterstützter T-SQL-Code, falsche Rechtschreibungen und mehr gehören. Copilot enthält auch Kommentare, die die Änderungen erläutern und bewährte SQL-Methoden vorschlagen.

Copilot aktivieren

Ihr Administrator muss den Mandantenwechsel aktivieren, bevor Sie mit der Verwendung von Copilot beginnen. Weitere Informationen finden Sie unter Copilot-Mandanteneinstellungen.
Ihre F2- oder P1-Kapazität muss sich in einer der Regionen befinden, die in der Verfügbarkeit von Fabric-Regionen aufgeführt sind.
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 "an Azure OpenAI gesendete Daten können außerhalb der geografischen Region, Compliance-Grenze oder nationalen Cloud-Instanz Ihres Mandanten verarbeitet werden" im Fabric Admin-Portal.
Copilot in Microsoft Fabric wird für Test-SKUs nicht unterstützt. Derzeit werden nur kostenpflichtige SKUs (F2 oder höher oder P1 oder höher) unterstützt.
Weitere Informationen finden Sie unter Übersicht über Copilot in Fabric und Power BI.

Bewährte Methoden für die Verwendung von Copilot in Fabric Data Warehouse

Hier finden Sie einige Tipps zur Maximierung der Produktivität mit Copilot.

Achten Sie beim Erstellen von Prompts darauf, mit einer klaren und präzisen Beschreibung der spezifischen Informationen zu beginnen, die Sie suchen.
Die Konvertierung natürlicher Sprache zu SQL hängt von aussagekräftigen Tabellen- und Spaltennamen ab. Wenn Ihre Tabelle und Spalten nicht aussagekräftig und beschreibend sind, kann Copilot möglicherweise keine sinnvolle Abfrage erstellen.
Verwenden Sie natürliche Sprache, die für Ihre Tabelle gilt, und zeigen Sie Namen, Spaltennamen, Primärschlüssel und Fremdschlüssel Ihres Warehouse an. Dieser Kontext hilft Copilot dabei, genaue Abfragen zu generieren. Geben Sie die anzuzeigenden Spalten, die Aggregationen und Filterkriterien so explizit wie möglich an. Copilot sollte in Anbetracht Ihres Schemakontexts in der Lage sein, Tippfehler zu korrigieren oder den Kontext zu verstehen.
Erstellen Sie Beziehungen in der Modellansicht des Warehouse, um die Genauigkeit von JOIN-Anweisungen in Ihren generierten SQL-Abfragen zu erhöhen.
Wenn Sie Codevervollständigungen verwenden, hinterlassen Sie oben in der Abfrage einen Kommentar mit --, um Copilot Kontext zu der Abfrage bereitzustellen, die Sie schreiben möchten.
Vermeiden Sie mehrdeutige oder übermäßig komplexe Sprache in Ihren Eingabeaufforderungen. Vereinfachen Sie die Frage bei gleichzeitiger Wahrung ihrer Klarheit. Durch diese Bearbeitung wird sichergestellt, dass Copilot sie effektiv in eine aussagekräftige T-SQL-Abfrage übersetzen kann, die die gewünschten Daten aus den entsprechenden Tabellen und Sichten abruft.
Derzeit unterstützt natürliche Sprache in SQL die englische Sprache in T-SQL.

Beispiele für Prompts

Die folgenden Beispielprompts sind klar, spezifisch und auf die Eigenschaften Ihres Schemas und Ihres Data Warehouse zugeschnitten, sodass Copilot einfacher genaue T-SQL-Abfragen generieren kann:

    - 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

Hinweis

Copilot wird von KI unterstützt. Daher sind Überraschungen und Fehler möglich.

Verantwortungsvolle KI-Nutzung von Copilot

Lesen Sie die Richtlinien von Microsoft für verantwortungsvolle KI im Fabric Data Warehouse unter Datenschutz, Sicherheit und verantwortungsvolle Nutzung von Copilot.

Microsoft verpflichtet sich, sicherzustellen, dass unsere KI-Systeme von unseren KI-Prinzipien und dem Responsible AI Standard geleitet werden. Zu diesen Prinzipien gehört es, unseren Kunden die Möglichkeit zu geben, diese Systeme effektiv und im Einklang mit ihren beabsichtigten Anwendungszwecken zu nutzen. Unser Ansatz für eine verantwortungsvolle KI-Nutzung entwickelt sich ständig weiter, um Problemen vorzubeugen.

Einschränkungen

Hier sind die aktuellen Einschränkungen von Copilot in Fabric in Data Warehouse:

Copilot versteht keine vorherigen Eingaben und kann Änderungen nicht rückgängig machen, nachdem ein Benutzer eine Änderung bei der Dokumenterstellung entweder über die Benutzeroberfläche oder den Chatbereich ausgeführt hat. Beispielsweise können Sie Copilot nicht auffordern, meine letzten fünf Eingaben rückgängig zu machen. Benutzer können jedoch weiterhin die vorhandenen Benutzeroberflächenoptionen verwenden, um unerwünschte Änderungen oder Abfragen zu löschen.
Copilot kann keine Änderungen an vorhandenen SQL-Abfragen vornehmen. Wenn du z. B. Copilot bittest, einen bestimmten Teil einer vorhandenen Abfrage zu bearbeiten, funktioniert dies nicht.
Copilot kann ungenaue Ergebnisse erzeugen, wenn die Absicht besteht, Daten auszuwerten. Copilot hat nur Zugriff auf das Lagerortschema, auf keine der Daten innerhalb.
Copilot-Antworten können ungenaue oder qualitativ schlechte Inhalte enthalten. Daher sollten Sie unbedingt die Ergebnisse überprüfen, bevor Sie diese für Ihre Arbeit verwenden.
Die Ausgaben sollten von Personen überprüft werden, die die Genauigkeit und Angemessenheit des Inhalts sinnvoll bewerten können.

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