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Copilot per Real-Time Intelligence

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Copilot per Real-Time Intelligence è uno strumento avanzato di intelligenza artificiale progettato per consentire di esplorare i dati ed estrarre informazioni dettagliate preziose. È possibile immettere domande sui dati, che vengono quindi tradotti automaticamente in query KQL (Kusto Query Language). Copilot semplifica il processo di analisi dei dati sia per gli utenti KQL esperti che per i data scientist dei cittadini.

Per informazioni sulla fatturazione su Copilot, vedere Annunciando Copilot alla tariffazione di Fabric.

Prerequisiti

Nota

Funzionalità di Copilot per Real-Time Intelligence

Copilot per Real-Time Intelligence consente di tradurre facilmente le query in linguaggio naturale in KQL (Kusto Query Language). Il copilota funge da ponte tra linguaggio quotidiano e complessità tecniche di KQL, e in questo modo rimuove le barriere di adozione per gli analisti dei dati e i data scientist dei cittadini. Sfruttando la comprensione avanzata del linguaggio di OpenAI, questa funzionalità consente di inviare domande aziendali in un formato di linguaggio naturale familiare, che vengono quindi convertiti in query KQL. Copilot accelera la produttività semplificando il processo di creazione delle query con un approccio intuitivo ed efficiente all'analisi dei dati.

Copilot supporta interazioni conversazionali che consentono di chiarire, adattare ed estendere le tue query in modo dinamico, mantenendo al tempo stesso il contesto degli input precedenti. È possibile perfezionare le query e porre domande di completamento senza ricominciare:

  • Perfezionamento delle query dinamiche: è possibile perfezionare il KQL iniziale generato da Copilot affinando il prompt per rimuovere ambiguità, specificare tabelle o colonne o fornire più contesto.

  • Domande di completamento semplici: se il KQL generato è corretto, ma si vuole esplorare i dati in modo più approfondito, è possibile porre domande di completamento correlate alla stessa attività. È possibile espandere l'ambito della query, aggiungere filtri o esplorare i punti dati correlati basandosi sulla finestra di dialogo precedente.

Accedere all'Copilot intelligence di Real-Time

  1. Per accedere a Copilot per Real-Time Intelligence, passare a un set di query KQL nuovo o esistente.
  2. Connettersi a un database. Per altre informazioni, vedere Selezionare un database
  3. Selezionare il pulsante Copilot.
  4. Nel riquadro Copilot immettere la domanda aziendale in linguaggio naturale.
  5. Premere Invio. Dopo alcuni secondi, Copilot genererà una query KQL in base all'input. È possibile copiare la query negli Appunti oppure inserirla direttamente nell'editor di query KQL. Per eseguire la query nell'editor di query, è necessario disporre dell'accesso in scrittura al set di query KQL.
  6. Selezionare il pulsante Esegui per eseguire la query.

Screenshot dell'uso di copilot nel query set KQL in Real-Time Intelligence.

Nota

  • Copilot non genera comandi di controllo.
  • Copilot non esegue automaticamente la query KQL generata. È consigliabile che gli utenti eseguano le query a propria discrezione.

È possibile continuare a porre domande di completamento o perfezionare ulteriormente la query. Per avviare una nuova chat, selezionare la bolla vocale in alto a destra del riquadro Copilot (1).

Passa il mouse su una domanda precedente (2) e seleziona l'icona matita per copiarla nella casella della domanda per modificarla o copiarla negli Appunti.

Screenshot che mostra come copiare o modificare una domanda precedente.

Migliorare l'accuratezza di Copilot per l'intelligenza Real-Time

Ecco alcuni suggerimenti che consentono di migliorare l'accuratezza delle query KQL generate da Copilot:

  • Iniziare con semplici richieste di linguaggio naturale per apprendere le funzionalità e le limitazioni correnti. Quindi, procedere gradualmente a richieste più complesse.
  • Dichiarare esattamente l'attività ed evitare ambiguità. Immagina di aver condiviso il prompt del linguaggio naturale con pochi esperti KQL del tuo team senza aggiungere istruzioni orali - loro sarebbero in grado di generare la query corretta?
  • Per generare la query più accurata, specificare tutte le informazioni pertinenti che possono essere utili per il modello. Se è possibile, specificare tabelle, operatori o funzioni fondamentali per la query.
  • Preparare il database: aggiungere proprietà docstring per descrivere tabelle e colonne comuni. Questo potrebbe essere ridondante per i nomi descrittivi(ad esempio, timestamp), ma è fondamentale per descrivere tabelle o colonne con nomi senza significato. Non è necessario aggiungere docstring alle tabelle o alle colonne usate raramente. Per ulteriori informazioni, vedere , comando "alter table column-docstrings,".
  • Per migliorare i risultati Copilot, selezionare l'icona "mi piace" o l'icona "non mi piace" per inviare i commenti nel modulo "Invia feedback".

Nota

Il modulo Invia commenti e suggerimenti invia il nome del database, il relativo URL, la query KQL generata da copilot e qualsiasi risposta di testo libero inclusa nell'invio di commenti e suggerimenti. I risultati della query KQL eseguita non vengono inviati.

Limitazioni

  • Copilot potrebbero suggerire query KQL potenzialmente imprecise o fuorvianti a causa di:
    • Input utente complesso e lungo.
    • Input utente che indirizza alle entità di database che non sono tabelle del database KQL o viste materializzate (ad esempio, funzione KQL).
  • Più di 10.000 utenti simultanei all'interno di un'organizzazione possono causare un guasto o un notevole calo delle prestazioni.

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