Apa itu Copilot dalam beban kerja Data Warehouse (pratinjau)?

Berlaku untuk: ✅ Titik akhir analitik SQL dan Gudang Data di Microsoft Fabric

Copilot di Fabric Data Warehouse adalah asisten AI yang dirancang untuk menyederhanakan tugas pergudangan data Anda. Copilot terintegrasi dengan mulus dengan gudang data Anda di Fabric, memberikan wawasan cerdas untuk membantu Anda di setiap langkah dalam eksplorasi T-SQL Anda.

Copilot di Fabric Data Warehouse menggunakan nama tabel dan tampilan, nama kolom, kunci utama, dan metadata kunci asing untuk menghasilkan kode T-SQL. Copilot di Fabric Data Warehouse tidak menggunakan data dalam tabel untuk menghasilkan saran T-SQL.

Fitur Copilot di Fabric Data Warehouse

Copilot di Fabric Data Warehouse menawarkan fitur-fitur berikut:

Bahasa Alami ke SQL: Minta Copilot untuk menghasilkan kueri SQL menggunakan pertanyaan bahasa alami sederhana.
Pelengkapan kode: Tingkatkan efisiensi pengodean Anda dengan pelengkapan kode yang didukung AI.
Tindakan cepat: Perbaiki dan jelaskan kueri SQL dengan cepat dengan tindakan yang tersedia.
Wawasan Cerdas: Terima saran dan wawasan cerdas berdasarkan skema dan metadata gudang Anda.

Ada tiga cara untuk berinteraksi dengan Copilot di editor Fabric Warehouse.

Panel obrolan Copilot: Gunakan panel obrolan untuk mengajukan pertanyaan kepada Copilot melalui bahasa alami. Copilot merespons dengan kueri SQL yang dihasilkan atau bahasa alami berdasarkan pertanyaan yang diajukan.
- Bahasa Alami ke SQL: Hasilkan kode T-SQL dan dapatkan saran pertanyaan untuk diajukan untuk mempercepat alur kerja Anda.
Penyelesaian kode Copilot: Mulailah menulis T-SQL di editor kueri SQL dan Copilot secara otomatis menghasilkan saran kode untuk membantu menyelesaikan kueri Anda. Tombol Tab menerima rekomendasi kode, atau lanjutkan mengetik untuk mengabaikan rekomendasi.
Tindakan cepat Copilot: Di pita editor query SQL, opsi Memperbaiki dan Jelaskan adalah tindakan cepat. Sorot kueri SQL pilihan Anda dan pilih salah satu tombol tindakan cepat untuk melakukan tindakan yang dipilih pada kueri Anda.
- Jelaskan: Copilot dapat memberikan penjelasan bahasa alami tentang kueri SQL dan skema gudang Anda dalam format komentar.
- Perbaikan: Copilot dapat memperbaiki kesalahan dalam kode Anda saat pesan kesalahan muncul. Skenario kesalahan dapat mencakup kode T-SQL yang salah atau tidak didukung, ejaan yang salah, dan banyak lagi. Copilot juga menyediakan komentar yang menjelaskan perubahan dan menyarankan praktik terbaik SQL.

Aktifkan Copilot

Administrator Anda perlu mengaktifkan opsi penggantian penyewa sebelum Anda mulai menggunakan Copilot. Untuk informasi selengkapnya, lihat Pengaturan Penyewa Copilot.
Kapasitas F2 atau P1 Anda harus berada di salah satu wilayah yang tercantum dalam ketersediaan wilayah Fabric.
Jika penyewa atau kapasitas Anda berada di luar AS atau Prancis, Copilot dinonaktifkan secara default kecuali admin penyewa Fabric Anda mengaktifkan Data yang dikirim ke Azure OpenAI dapat diproses di luar wilayah geografis kapasitas Anda, batas kepatuhan, atau pengaturan penyewa instans cloud nasional di portal Fabric Admin.
Copilot di Microsoft Fabric tidak didukung pada SKU uji coba. Hanya SKU berbayar (F2 atau lebih tinggi, atau P1 atau lebih tinggi) yang didukung saat ini.
Untuk mengetahui lebih lanjut, lihatlah Ikhtisar Copilot di Fabric dan Power BI.

Praktik terbaik untuk menggunakan Copilot di Fabric Data Warehouse

Berikut adalah beberapa tips untuk memaksimalkan produktivitas dengan Copilot.

Saat membuat prompt, mulailah dengan deskripsi yang jelas dan ringkas tentang informasi spesifik yang Anda cari.
Bahasa alami untuk SQL bergantung pada nama tabel dan kolom yang ekspresif. Jika tabel dan kolom Anda tidak ekspresif dan deskriptif, Copilot mungkin tidak dapat membuat kueri yang bermakna.
Gunakan bahasa alami yang berlaku untuk nama tabel dan tampilan, nama kolom, kunci utama, dan kunci asing gudang Anda. Konteks ini membantu Copilot menghasilkan kueri yang akurat. Tentukan kolom apa yang ingin Anda lihat, agregasi, dan kriteria penyaringan sejelas mungkin. Copilot harus dapat memperbaiki kesalahan ketik atau memahami konteks yang diberikan oleh skema Anda.
Buat hubungan dalam tampilan model gudang data untuk meningkatkan akurasi pernyataan JOIN dalam kueri SQL yang dihasilkan.
Saat menggunakan pelengkapan kode, tinggalkan komentar pada bagian atas kueri dengan -- untuk membantu memandu Copilot dengan memberikan konteks tentang kueri yang sedang Anda tulis.
Hindari bahasa yang ambigu atau terlalu kompleks dalam perintah Anda. Sederhanakan pertanyaan sambil mempertahankan kejelasannya. Pengeditan ini memastikan Copilot dapat secara efektif menerjemahkannya ke dalam kueri T-SQL yang bermakna yang mengambil data yang diinginkan dari tabel dan tampilan terkait.
Saat ini, konversi bahasa alami ke SQL mendukung Bahasa Inggris ke T-SQL.

Contoh petunjuk

Contoh perintah berikut jelas, spesifik, dan disesuaikan dengan properti skema dan gudang data Anda, sehingga memudahkan Copilot menghasilkan kueri T-SQL yang akurat:

    - 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

Note

AI mendukung Copilot, sehingga kejutan dan kesalahan dimungkinkan.

Penggunaan AI secara bertanggung jawab dalam Copilot

Untuk melihat pedoman Microsoft tentang AI bertanggung jawab di Fabric Data Warehouse, lihat Privasi, keamanan, dan penggunaan AI yang bertanggung jawab atas Copilot.

Microsoft berkomitmen untuk memastikan bahwa sistem AI kami dipandu oleh prinsip AI kami dan Standar AI yang Bertanggung Jawab. Prinsip-prinsip ini termasuk memberdayakan pelanggan kami untuk menggunakan sistem ini secara efektif dan sejalan dengan penggunaan yang dimaksudkan. Pendekatan kami untuk AI yang bertanggung jawab terus berkembang untuk secara proaktif mengatasi masalah yang muncul.

Limitations

Berikut adalah batasan Copilot saat ini di Fabric di Gudang Data:

Copilot tidak memahami input sebelumnya dan tidak dapat membatalkan perubahan setelah pengguna melakukan perubahan saat authoring, baik melalui antarmuka pengguna maupun panel chat. Misalnya, Anda tidak bisa meminta Copilot untuk membatalkan lima input terakhir saya. Namun, Anda masih dapat menggunakan opsi antarmuka pengguna yang ada untuk menghapus perubahan atau kueri yang tidak diinginkan.
Copilot tidak bisa membuat perubahan pada kueri SQL yang ada. Misalnya, jika Anda meminta Copilot untuk mengedit bagian tertentu dari kueri yang sudah ada, itu tidak berfungsi.
Copilot mungkin menghasilkan hasil yang tidak akurat saat bertujuan mengevaluasi data. Copilot hanya memiliki akses ke skema gudang, dan tidak ada data di dalamnya.
Respons Copilot bisa saja mengandung konten yang tidak akurat atau berkualitas rendah, jadi pastikan Anda meninjau hasil sebelum menggunakannya dalam pekerjaan Anda.
Orang-orang yang secara bermakna dapat mengevaluasi akurasi dan kepatutan konten harus meninjau output.

Saran dan Komentar

Apakah halaman ini membantu?

Last updated on 2026-09-03