Copilot für Echtzeitintelligenz (Vorschau)
Copilot für Echtzeitintelligenz ist ein fortschrittliches KI-Tool, das Ihnen dabei hilft, Ihre Daten zu untersuchen und wertvolle Erkenntnisse zu extrahieren. Sie können Fragen zu Ihren Daten eingeben, die dann automatisch in Kusto-Abfragesprache-Abfragen (KQL) übersetzt werden. Copilot optimiert den Prozess der Datenanalyse sowohl für erfahrene KQL-Benutzer als auch für Citizen Data Scientists.
Wichtig
Dieses Feature befindet sich in der Vorschau.
Voraussetzungen
- Ein Arbeitsbereich mit einer Microsoft Fabric-fähigen Kapazität
- Lese- oder Schreibzugriff auf ein KQL-Abfrageset
Hinweis
- Der Administrator muss den Mandantenwechsel aktivieren, bevor Sie mit der Verwendung von Copilot beginnen können. Weitere Informationen finden Sie im Artikel Mandanteneinstellungen für Copilot.
- Ihre F64- oder P1-Kapazität muss sich in einer der Regionen befinden, die in diesem Artikel aufgeführt sind: Verfügbarkeit der Fabric-Region.
- Wenn sich Ihr Mandant oder Ihre Kapazität außerhalb der USA oder Frankreichs befindet, ist Copilot standardmäßig deaktiviert, es sei denn, Ihr Fabric-Mandantenadministrator aktiviert die Mandanteneinstellung An OpenAI gesendeten Daten können außerhalb der geografischen Region, Compliancegrenze oder der nationalen Cloudinstanz Ihres Mandanten verarbeitet werden im Admin-Portal von Fabric.
- Copilot in Microsoft Fabric wird für Test-SKUs nicht unterstützt. Nur kostenpflichtige SKUs (F64 oder höher oder P1 oder höher) werden unterstützt.
- Copilot in Fabric wird derzeit in der öffentlichen Vorschau eingeführt und wird voraussichtlich bis Ende März 2024 für alle Kunden verfügbar sein.
- Weitere Informationen finden Sie im Artikel Übersicht über Copilot in Fabric und Power BI.
Copilot-Funktionen für Echtzeitintelligenz
Mit Copilot für Echtzeitintelligenz können Sie Abfragen in natürlicher Sprache mühelos in Kusto-Abfragesprache (KQL) übersetzen. Der Copilot fungiert als Brücke zwischen der Alltagssprache und den technischen Feinheiten von KQL und beseitigt so die Barrieren für Citizen Data Scientists. Durch die Nutzung des fortschrittlichen Sprachverständnisses von OpenAI können Sie mit dieser Funktion Geschäftsfragen in einem vertrauten, natürlichsprachlichen Format stellen, die dann in KQL-Abfragen umgewandelt werden. Copilot verbessert die Produktivität, indem der Abfrageerstellungsprozess mit einem benutzerfreundlichen und effizienten Ansatz zur Datenanalyse vereinfacht wird.
Zugreifen auf die Echtzeitintelligenz Copilot
- Um auf Copilot für Echtzeitintelligenz zuzugreifen, navigieren Sie zu einem neuen oder vorhandenen KQL-Abfrageset.
- Herstellen einer Verbindung mit einer Datenbank Weitere Informationen finden Sie unter Eine Datenbank auswählen.
- Wählen Sie die Schaltfläche Copilot aus.
- Geben Sie im Bereich Copilot Ihre Geschäftsfrage in natürlicher Sprache ein.
- Drücken Sie die EINGABETASTE. Nach ein paar Sekunden generiert Copilot eine KQL-Abfrage basierend auf Ihrer Eingabe. Sie können die Abfrage in die Zwischenablage kopieren oder direkt im KQL-Abfrage-Editor einfügen. Zum Ausführen der Abfrage im Abfrage-Editor benötigen Sie Schreibzugriff auf das KQL-Abfrageset.
- Klicken Sie auf die Schaltfläche Ausführen, um die Abfrage auszuführen.
Hinweis
- Copilot generiert keine Steuerungsbefehle.
- Copilot führt die generierte KQL-Abfrage nicht automatisch aus. Benutzern wird empfohlen, die Abfragen nach eigenem Ermessen auszuführen.
Sie können weiterhin Fragen stellen und Abfragen im Copilot-Bereich generieren, aber jede Frage wird separat ausgewertet und nicht mit früheren Fragen oder deren Antworten verbunden.
Verbessern der Genauigkeit von Copilot für Echtzeitintelligenz
Hier sind einige Tipps, mit denen die Genauigkeit der von Copilot generierten KQL-Abfragen verbessert werden kann:
- Beginnen Sie mit einfachen Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache, um die aktuellen Funktionen und Einschränkungen kennen zu lernen. Fahren Sie dann schrittweise mit komplexeren Eingabeaufforderungen fort.
- Geben Sie die Aufgabe genau an, und vermeiden Sie Mehrdeutigkeit. Stellen Sie sich vor, Sie würden die natürlichsprachliche Eingabeaufforderung an einige KQL-Experten in Ihrem Team weitergeben, ohne mündliche Anweisungen hinzuzufügen – wären diese in der Lage, die richtige Abfrage zu erstellen?
- Stellen Sie alle relevanten Informationen bereit, die dem Modell helfen können, eine möglichst exakte Abfrage zu generieren. Falls möglich, geben Sie Tabellen, Operatoren oder Funktionen an, die für die Abfrage wichtig sind.
- Bereiten Sie Ihre Datenbank vor: Fügen Sie Docstring-Eigenschaften hinzu, um allgemeine Tabellen und Spalten zu beschreiben. Dies kann für beschreibende Namen (z. B. Zeitstempel) redundant sein, ist aber wichtig, um Tabellen oder Spalten mit bedeutungslosen Namen zu beschreiben. Sie müssen keine Docstring zu Tabellen oder Spalten hinzufügen, die selten verwendet werden. Weitere Informationen finden Sie unter .alter table column-docstrings command.
- Um die Copilot Ergebnisse zu verbessern, wählen Sie entweder das Symbol Gefällt mir oder Gefällt mir nicht aus, um Ihre Kommentare im Formular Feedback senden zu übermitteln.
Hinweis
Das Formular Feedback senden sendet den Namen der Datenbank, dessen URL, die von Copilot generierte KQL-Abfrage und alle Freitextantworten, die Sie in die Feedbackübermittlung einschließen. Die Ergebnisse der ausgeführten KQL-Abfrage werden nicht gesendet.
Begrenzungen
- Copilot kann potenziell ungenaue oder irreführende KQL-Abfragen vorschlagen aufgrund von:
- Komplexen und langen Benutzereingaben.
- Benutzereingaben, die auf Datenbankeinheiten verweisen, die keine KQL-Datenbanktabellen oder materialisierten Sichten sind (z.B. KQL-Funktionen)
- Bei mehr als 10.000 gleichzeitigen Benutzern innerhalb einer Organisation kann es zu Ausfällen oder erheblichen Leistungseinbußen kommen.