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Sviluppare notebook di Microsoft Fabric con l'agente personalizzato di Fabric Notebook in Visual Studio Code

Annotazioni

L'agente personalizzato di Fabric Notebook in Visual Studio Code è attualmente in anteprima.

L'agente personalizzato di Fabric Notebook è un agente specializzato che è possibile selezionare nell'esperienza di chat di GitHub Copilot in Visual Studio Code. Consente di creare notebook di Microsoft Fabric con suggerimenti e generazione di codice che conoscono il contesto dei notebook di Fabric.

Rispetto a un agente di codifica per utilizzo generico, l'agente personalizzato di Fabric Notebook riconosce i modelli di notebook di Fabric. Ad esempio, riconosce la variabile predefinita spark che rappresenta la sessione Spark corrente, in modo da poter suggerire codice che usa la sessione esistente anziché crearne una nuova.

Consente anche di usare modelli comuni di accesso ai dati di Fabric, ad esempio l'uso di percorsi relativi per il lakehouse predefinito e i percorsi ABFSS completi per i lakehouse non predefiniti.

Quando usare questo agente

Usare l'agente personalizzato di Fabric Notebook quando è necessaria assistenza basata sull'intelligenza artificiale per le attività di creazione e modifica dei notebook, ad esempio la generazione di codice Spark, la ridefinizione della logica del notebook e la risoluzione dei problemi del codice del notebook con il contesto specifico di Fabric.

Utilizzare un maggior numero di funzionalità dell'estensione VS Code di Fabric Data Engineering quando sono necessarie operazioni su area di lavoro e artefatti, ad esempio esplorare gli elementi di Fabric, aprire notebook e gestire risorse. Per informazioni su che cos'è l'estensione e su cosa supporta, vedere Che cos'è l'estensione di VS Code per Fabric Data Engineering?.

Prerequisiti

Selezionare l'agente personalizzato di Fabric Notebook

Seguire questa procedura per selezionare il tipo di sessione, l'agente e il modello in GitHub Copilot Chat.

  1. Assicurarsi che l'estensione Fabric Data Engineering VS Code sia installata.

    Questa estensione è necessaria per la visualizzazione dell'agente personalizzato di Fabric Notebook.

  2. Apri un notebook Fabric in Visual Studio Code.

  3. Aprire GitHub Copilot Chat.

  4. Nel selettore del tipo di sessione scegliere Locale.

    L'agente personalizzato FabricNotebook supporta solo il tipo di sessione locale . Background e Cloud non sono supportati per questo agente.

  5. Nel selettore dell'agente scegliere FabricNotebook.

    Screenshot della selezione dell'agente personalizzato di Fabric Notebook in VS Code.

  6. Nella selezione dei modelli scegliere uno dei modelli di base supportati: Claude Sonnet 4.5, Claude Opus 4.6 o GPT-5.2.

    Importante

    Usare uno di questi modelli di base con l'agente personalizzato Fabric Notebook: Claude Sonnet 4.5, Claude Opus 4.6 o GPT-5.2. Se è selezionato un altro modello, passare a uno di questi modelli supportati.

Usare l'agente personalizzato di Fabric Notebook

Dopo aver selezionato FabricNotebook, è possibile iniziare subito a usarlo nella chat di GitHub Copilot immettendo le proprie richieste. Non è necessario usare i prompt di esempio per lavorare con l'agente.

I prompt di esempio e i prompt salvati sono helper facoltativi nella visualizzazione dell'estensione FABRIC DATA ENGINEERING.

  1. Nella barra delle attività selezionare la visualizzazione dell'estensione FABRIC DATA ENGINEERING .

  2. In tale pannello, espandi PROMPT AGENTE - FABRIC DATA ENGINEERING per visualizzare i prompt di esempio.

    Le richieste di esempio consentono di avviare rapidamente attività comuni. Ad esempio, è possibile usare richieste di esplorazione e convalida dei dati, pulizia e preparazione dei dati e flussi di lavoro di notebook simili.

    Screenshot che mostra i prompt di esempio nell'agente personalizzato di Fabric Notebook in VS Code.

  3. Per salvare i prompt per il riutilizzo, in PROMPT AGENTE - FABRIC DATA ENGINEERING, espandere Prompt salvati.

    Usare questa sezione per archiviare le richieste usate di frequente e accedervi rapidamente in un secondo momento.

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