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Vue d’ensemble de Copilot pour Data Warehouse

S'applique à :✅ Warehouse dans Microsoft Fabric

Microsoft Copilot pour l’entrepôt de données Fabric est un assistant IA conçu pour simplifier vos tâches d’entreposage de données. Copilot s’intègre en toute transparence à votre entrepôt Fabric, fournissant des Intelligent Insights pour vous aider à suivre chaque étape de vos explorations T-SQL.

Présentation de Copilot pour Data Warehouse

Copilot pour Data Warehouse utilise des noms de table et d’affichage, des noms de colonnes, une clé primaire et des métadonnées de clé étrangère pour générer du code T-SQL. Copilot pour Data Warehouse n’utilise pas de données dans les tables pour générer des suggestions T-SQL.

Les fonctionnalités clés de Copilot pour Warehouse sont les suivantes :

  • Langage naturel vers SQL : Demandez à Copilot de générer des requêtes SQL à l’aide de questions simples en langage naturel.
  • Complétion de code : Améliorez votre efficacité en matière de codage grâce à des complétions de code basées sur l’intelligence artificielle.
  • Actions rapides : corrigez et expliquez rapidement les requêtes SQL avec des actions facilement disponibles.
  • Intelligent Insights : recevez des suggestions intelligentes et des insights basés sur votre schéma et métadonnées de votre entrepôt.

Il existe trois façons d’interagir avec Copilot dans l’éditeur Fabric Warehouse.

  • Volet de conversation : utilisez le volet de conversation pour poser des questions à Copilot par le biais du langage naturel. Copilot répond avec une requête SQL générée ou un langage naturel en fonction de la question posée.
  • Complétions de code : Commencez à écrire du T-SQL dans l’éditeur de requêtes SQL et Copilot génère automatiquement une suggestion de code pour vous aider à terminer votre requête. La touche Tab accepte la suggestion de code, ou continuez à saisir pour ignorer la suggestion.
  • Actions rapides : dans le ruban de l’éditeur de requête SQL, les options Corriger et Expliquer sont des actions rapides. Mettez en surbrillance une requête SQL de votre choix et sélectionnez l’un des boutons d’action rapide pour effectuer l’action sélectionnée sur votre requête.
    • Expliquer : Copilot peut fournir des explications en langage naturel de votre schéma de requête et d’entrepôt SQL au format des commentaires.
    • Corriger : Copilot peut corriger les erreurs dans votre code à mesure que des messages d’erreur se surviennent. Les scénarios d’erreur peuvent inclure du code T-SQL incorrect/non pris en charge, des orthographes incorrectes, etc. Copilot fournira également des commentaires qui expliquent les modifications et suggèrent les meilleures pratiques SQL.
    • Guide pratique : utiliser des actions rapides Copilot pour l’entrepôt de données Fabric

Utiliser Copilot efficacement

Voici quelques astuces pour optimiser la productivité avec Copilot.

  • Lorsque vous créez des invites, veillez à commencer par une description claire et concise des informations spécifiques que vous recherchez.
  • Le langage naturel en SQL dépend des noms de table et de colonne expressives. Si votre table et vos colonnes ne sont pas expressives et descriptives, Copilot pourrait ne pas être en mesure de créer une requête pertinente.
  • Utilisez le langage naturel applicable à vos noms de table et d’affichage, aux noms de colonnes, aux clés primaires et aux clés étrangères de votre entrepôt. Ce contexte aide Copilot à générer des requêtes exactes. Spécifiez les colonnes que vous souhaitez voir, les agrégations et les critères de filtrage de la manière la plus explicite possible. Copilot doit être en mesure de corriger les fautes de frappe ou de comprendre le contexte en fonction de votre contexte de schéma.
  • Créez des relations dans la vue de modèle de l’entrepôt pour augmenter la précision des instructions JOIN dans vos requêtes SQL générées.
  • Lorsque vous utilisez les complétions de code, laissez un commentaire en haut de la requête avec -- pour aider Copilot avec le contexte de la requête que vous essayez d’écrire.
  • Évitez tout langage ambigu ou trop complexe dans vos invites. Simplifiez la question tout en conservant sa clarté. Cette modification garantit que Copilot peut la traduire efficacement en une requête T-SQL pertinente qui récupère les données souhaitées à partir des tables et vues associées.
  • Actuellement, le langage naturel en SQL prend en charge la langue anglaise en T-SQL.
  • Les exemples d’invites suivants sont clairs, spécifiques et adaptés aux propriétés de votre schéma et de votre entrepôt de données, ce qui permet à Copilot de générer plus facilement des requêtes T-SQL précises :
    • 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

Activer Copilot

Que dois-je savoir pour utiliser Copilot de manière responsable ?

Microsoft s’engage à s’assurer que nos systèmes IA sont guidés par nos principes d’IA et Standard d’IA responsable. Ces principes incluent la possibilité pour nos clients d’utiliser ces systèmes efficacement et conformément à leurs utilisations prévues. Notre approche de l’IA responsable évolue continuellement pour résoudre de manière proactive les problèmes émergents.

Les fonctionnalités de Copilot dans Fabric sont conçues pour répondre à la norme d’IA responsable, ce qui signifie qu’elles sont examinées par des équipes multidisciplinaires pour les dommages potentiels, puis affinées pour inclure des atténuations pour ces dommages.

Pour plus d’informations, consultez Confidentialité, sécurité et utilisation responsable de Copilot pour Data Warehouse (préversion).

Limitations de Copilot pour Data Warehouse

Voici les limitations actuelles de Copilot pour Data Warehouse :

  • Copilot ne comprend pas les entrées précédentes et ne peut pas annuler les modifications après qu’un utilisateur a commité une modification lors de la création, via l’interface utilisateur ou le volet de conversation. Par exemple, vous ne pouvez pas demander à Copilot d’« annuler mes 5 dernières entrées ». Toutefois, les utilisateurs peuvent toujours utiliser les options de l’interface utilisateur existante pour supprimer les changements ou requêtes indésirables.
  • Copilot ne peut pas modifier les requêtes SQL existantes. Par exemple, si vous demandez à Copilot de modifier une partie spécifique d’une requête existante, cela ne fonctionnera pas.
  • Copilot peut produire des résultats incorrects lorsque l’intention est d’évaluer les données. Copilot a accès au schéma de l’entrepôt, mais à aucune des données à l’intérieur.
  • Les réponses Copilot peuvent inclure du contenu incorrect ou de faible qualité. Veillez donc à passer en revue les sorties avant de les utiliser dans votre travail.
  • Les personnes capables d’évaluer de manière significative la précision et l’adéquation du contenu doivent passer en revue les sorties.