Olvasás angol nyelven

Megosztás a következőn keresztül:


A Fabric Adattudomány újdonságai és tervezett tervei a Microsoft Fabricben

Fontos

A kiadási csomagok olyan funkciókat írnak le, amelyek esetleg még nem jelentek meg. A szállítási ütemtervek és az előre jelzett funkciók változhatnak vagy nem szállíthatók. További információért tekintse meg a Microsoft szabályzatát .

A Fabric Adattudomány az adatelemzők számára egy átfogó munkafolyamatot biztosít a gépi tanulási modellek létrehozásához, a feltárástól a modell pontozásán át. Az adatfeltárás szempontjából az adattudósok az R-t és a Pythont használhatják a jegyzetfüzetekben, és beépített eszközöket, például a Data Wranglert az egyszerű elemzéshez. A felhasználók nyomon követhetik és összehasonlíthatják modellkísérleteiket, és az MLFlow-tal futtathatják őket. A munkaterületen a legjobban teljesítő modellt menthetik új modellelemként, és egyszerűen használhatják a Predict parancsot a kötegelt pontozáshoz nagy léptékben. A Fabric adatelemzése mélyen integrálva van a verem többi részével, ami azt jelenti, hogy zökkenőmentes az adatok pontozása egy tóházban, az előrejelzések visszaírása a OneLake-be, és az adatok megjelenítése a jelentésekben Direct Lake módban.

Beruházási területek

AI-függvények LLM-alapú szövegdúsításhoz és -átalakításhoz [nyilvános előzetes verzió]

Becsült kiadási idővonal: 2024 negyedik negyedéve

Kiadás típusa: Nyilvános előzetes verzió

A Fabric AI-funkciói lehetővé teszik, hogy a jegyzetfüzet felhasználói zökkenőmentesen végezhessenek el olyan feladatokat, mint a szövegösszesítés, a fordítás, a besorolás, a hangulatelemzés, a nyelvhelyesség-javítás stb., és egyszerűbb API-t biztosítanak a gyakori bővítésekhez, és egyszerűbbé teszik a felhasználók számára, hogy kevesebb kódsorsal alkalmazzák őket. A függvények kezdetben a Pandas DataFrame-eken lesznek elérhetők, és végül a Sparkon, az SQL-en és más programozási felületeken lesznek elérhetők a Fabricben.

Alacsony kódú AutoML

Becsült kiadási idővonal: 2024 negyedik negyedéve

Kiadás típusa: Nyilvános előzetes verzió

Alacsony kódszámú AutoML-eszközünk lehetővé teszi az adattudósok és elemzők számára, hogy egyszerűen, átfogó kódolás nélkül hozzanak létre gépi tanulási modelleket. Az intuitív, lépésenkénti varázslóval a felhasználók közvetlenül a felhasználói felületről konfigurálhatják és indíthatják el az AutoML-próbaverziókat.

AI-képességek integrációja az Azure AI Foundryvel

Becsült kiadási idővonal: 2025. első negyedév

Kiadás típusa: Nyilvános előzetes verzió

Az Azure AI Foundry Fabric AI-készségeinek integrációjával a Fabric AI Skill a Microsoft Azure AI Foundry ügynökszolgáltatásának tudásbázisaként szolgál. Ez lehetővé teszi, hogy az ügynök a Fabricet adatközpontként használja, és a Fabricben elérhető megállapításokra koppintva pontosan és hatékonyan válaszoljon a felhasználói lekérdezésekre. A Fabric AI Skillhez való csatlakozással az ügynök közvetlenül a Fabricből is lekérheti az adatelemzéseket, így a felhasználók zökkenőmentesen kezelhetik és elemezhetik Fabric-adataikat az Azure AI Foundry AI-alkalmazásain keresztül.

Szemantikai modellek az AI Skill új adatforrásaként

Becsült kiadási idővonal: 2025. első negyedév

Kiadás típusa: Nyilvános előzetes verzió

Ezzel a funkcióval a felhasználók természetes nyelven kérdezhetik le a Power BI szemantikai modelljeit a Hálóban, és tömör választ és a megfelelő DAX-lekérdezést kapnak. A felhasználók olyan kérdéseket tehetnek fel, mint a "Mi volt a teljes értékesítés az elmúlt 12 hónapban?" és nem csak az eredményt, hanem az alapul szolgáló DAX-lekérdezést is lekérheti az átláthatóság és az újrafelhasználás érdekében. A jövőben a felhasználónak is képesnek kell lennie arra, hogy néhány példát – mintául szolgáló kérdéseket – adjon meg annak az AI-készségnek, amely szerint a szemantikai modell a legjobb eszköz ezeknek a kérdéseknek a megválaszolására. Ez a megközelítés az adatelemzéseket minden felhasználó számára akadálymentesebbé teszi, miközben a fejlett felhasználók nagyobb ellenőrzést és átláthatóságot biztosítanak az elemzés felett.

KQL-adatbázis új adatforrásként az AI Skillben

Becsült kiadási idővonal: 2025. első negyedév

Kiadás típusa: Nyilvános előzetes verzió

Ezzel a funkcióval a felhasználók természetes nyelven kérdezhetik le Kusto-adatbázisaikat a Fabricben, és tömör választ és a megfelelő KQL-lekérdezést (Kusto lekérdezésnyelv) kapnak. A felhasználók olyan kérdéseket tehetnek fel, mint a "Mi volt a bejelentkezések teljes száma a múlt héten?" és nem csak az eredményt, hanem az alapul szolgáló KQL-lekérdezést is lekérheti az átláthatóság és az újrafelhasználás érdekében. A pontosság növelése érdekében a felhasználók néhány példát is megadhatnak – mintául szolgáló kérdéseket és várt válaszokat. A rendszer támogatja az iteratív lekérdezéseket, lehetővé téve a felhasználók számára a kérdések pontosítását vagy a jegyzetek frissítését a pontosabb kimenet érdekében, így az adatelemzés akadálymentesebbé válik, miközben a haladó felhasználók nagyobb kontrollt kapnak.

Az AI Skill beszélgetési AI-ügynök lesz

Becsült kiadási idővonal: 2025. első negyedév

Kiadás típusa: Nyilvános előzetes verzió

Az AI-képesség mostantól társalgási jellegű, így a felhasználók természetes, előre-hátra párbeszédet folytathatnak az adataik egyszerű feltárásához és megértéséhez. Ez a fejlesztés lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy nyomon követési kérdéseket tegyenek fel, pontosítsanak lekérdezéseket, és dinamikus megállapításokat kapjanak, így az adatfeltárás intuitívabb és interaktívabb lesz.

Alacsony kódszámú AI-alapú műveletek a Data Wranglerben [Nyilvános előzetes verzió]

Becsült kiadási idővonal: 2025. első negyedév

Kiadás típusa: Nyilvános előzetes verzió

A Data Wrangler AI-alapú műveleteinek új csomagja lehetővé teszi a felhasználók számára a kódátalakítások természetes nyelvvel való leírását és a megfelelő Python generálását; egyéni Python-kód lefordítása PySpark-kódra; és a SynapseML-átalakításokat, például a szövegfordítást és a hangulatelemzést kattintással alkalmazhatja.

Copilot for Adattudomány/adatmérnök ing references Fabric Documentation

Becsült kiadási idővonal: 2025. első negyedév

Kiadás típusa: Nyilvános előzetes verzió

Örömmel jelentjük be a Fabric Copilot új funkcióját Adattudomány és adatmérnök. A Copilot mostantól hozzáférhet a Fabric dokumentációhoz, és hivatkozhat rá a válaszaiban, így a felhasználók közvetlenül a munkafolyamatukon belül releváns információkat kaphatnak.

Főbb kiemelések:

  • Zökkenőmentes integráció: A DS/DE-ben a Copilot mostantól integrálható a Fabric dokumentációjával, és környezetfüggő segítséget és részletes információkat kínál anélkül, hogy elhagyná a munkaterületet.
  • Fokozott termelékenység: A Fabric dokumentációra való hivatkozással a Copilot a DS/DE-ben segít a felhasználóknak a válaszok gyors megtalálásában, a keresési idő csökkentésében és a termelékenység növelésében.
  • Környezetfüggő segítségnyújtás: A DS/DE-ben a Copilot pontos dokumentációs hivatkozásokat nyújt az adatelemzési, vizualizációs és mérnöki feladatok támogatásához.

A Fabric Copilot új funkciója Adattudomány és adatmérnök lehetővé teszi a felhasználók számára a szükséges információkat, közvetlenül akkor, amikor szükségük van rá.

Valós idejű végpontok Machine Learning-modellekhez [nyilvános előzetes verzió]

Becsült kiadási idővonal: 2025. második negyedév

Kiadás típusa: Nyilvános előzetes verzió

A PREDIKTÓVAL végzett kötegelt pontozás meglévő funkciói mellett a Fabric lehetővé teszi, hogy az adatelemzők valós idejű előrejelzéseket szolgálhassanak ki bármely regisztrált ML-modellből biztonságos, méretezhető online végpontok használatával, amelyek automatikusan konfigurálva vannak. Ezek a végpontok meghívhatók más Fabric-motorokról vagy külső alkalmazásokból, így a felhasználók széles körű, megbízható felhasználás céljából helyezhetik üzembe modelljeikat.