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Che cos'è Copilot in Fabric nel carico di lavoro di Data Factory?

Questo articolo offre una panoramica di Copilot nel carico di lavoro di Data Factory, incluse le funzionalità e i vantaggi. Microsoft Copilot nel carico di lavoro di Data Factory è un set di strumenti migliorato con l'intelligenza artificiale che consente ai clienti di usare il linguaggio naturale per articolare i propri requisiti per la creazione di soluzioni di integrazione dei dati tramite Dataflow Gen2. Il copilota nel carico di lavoro di Data Factory opera come un esperto di materia (SME) che collabora con l'utente per progettare i flussi di dati, supportando sia i data wrangler cittadini che professionali per ottimizzare i flussi di lavoro.

Prima che l'azienda possa iniziare a usare le funzionalità di Copilot in Fabric, l'amministratore deve abilitare Copilot in Microsoft Fabric (vedere Panoramica di Copilot Fabric).

Annotazioni

Funzionamento di Copilot nel carico di lavoro di Data Factory

Il copilot nel carico di lavoro di Data Factory migliora la produttività, sblocca approfondite informazioni e facilita la creazione di esperienze di intelligenza artificiale personalizzate sui tuoi dati. Come componente del Copilot nell'esperienza Fabric, offre una generazione intelligente di codice Mashup per trasformare i dati usando l'input in linguaggio naturale. Genera spiegazioni del codice per comprendere meglio le query complesse e le attività generate in precedenza.

Funzionalità di Copilot nel carico di lavoro di Data Factory

Il copilot nel carico di lavoro di Data Factory offre funzionalità diverse a seconda del componente con cui si lavora:

Con Dataflow Gen2 è possibile:

  • Generare nuovi passaggi di trasformazione per una query esistente
  • Fornisci una sintesi della query e delle azioni intraprese
  • Generare una nuova query che potrebbe includere dati di esempio o un riferimento a una query esistente

Con le pipeline di dati è possibile:

  • Generazione di pipeline: usando il linguaggio naturale, è possibile descrivere la pipeline desiderata o caricare un'immagine con una pipeline di dati e Copilot comprende la finalità e genera le attività della pipeline di dati necessarie
  • Assistente messaggio di errore: Risolvere i problemi relativi alla pipeline di dati con una chiara funzionalità di spiegazione degli errori e indicazioni per la risoluzione dei problemi praticabili
  • Riepilogo della Pipeline: Spiega una pipeline complessa con un riassunto del contenuto e delle relazioni delle attività all'interno della Pipeline

Procedure consigliate per l'uso di Copilot nel carico di lavoro di Data Factory

Per sfruttare al meglio Copilot nel carico di lavoro di Data Factory:

  • Essere specifici e chiari nelle richieste in linguaggio naturale
  • Iniziare con trasformazioni semplici e creare gradualmente complessità
  • Utilizza la funzione "Spiega la mia query corrente" per capire meglio il codice generato.
  • Usare la funzionalità di annullamento per ripristinare le modifiche quando necessario
  • Esaminare i passaggi generati nell'elenco Passaggi applicati per ottenere l'accuratezza
  • Usare le istruzioni di avvio per acquisire familiarità con le funzionalità di Copilot

Esempi di suggerimenti

Ecco alcuni prompt di esempio che è possibile usare con Copilot nel carico di lavoro di Data Factory:

Prompt di Dataflow Gen2

- Only keep European customers
- Count the total number of employees by City
- Only keep orders whose quantities are above the median value
- Create a new query with sample data that lists all the Microsoft OS versions and the year they were released
- Explain my current query

Richieste della pipeline di dati

- Create a pipeline to copy data from SQL Server to Azure Data Lake
- Ingest data from this source to that destination
- Summarize this pipeline
- Explain what this pipeline does

Annotazioni

Copilot è supportato dall'IA, quindi sono possibili sorprese ed errori.

Uso responsabile dell'IA con Copilot

Microsoft si impegna a garantire che i sistemi di IA siano guidati dai nostri principi di IA e dallo Standard di intelligenza artificiale responsabile. Questi principi includono la possibilità per i nostri clienti di usare questi sistemi in modo efficace e in linea con i loro usi previsti. Il nostro approccio all'IA responsabile è in continua evoluzione per risolvere in modo proattivo i problemi emergenti.

Per linee guida specifiche sull'uso responsabile dell'intelligenza artificiale in Data Factory, vedere Privacy, sicurezza e uso responsabile di Copilot in Fabric nel carico di lavoro di Data Factory.

Limitazioni

Ecco le limitazioni correnti di Copilot nel carico di lavoro di Data Factory:

  • Copilot non può eseguire trasformazioni o spiegazioni in più query in un singolo input. Ad esempio, non è possibile chiedere a Copilot di inserire in maiuscolo tutte le intestazioni di colonna per ogni query nel flusso di dati.
  • Copilot non riconosce gli input precedenti e non può annullare le modifiche dopo che un utente esegue il commit di una modifica durante la creazione, tramite l'interfaccia utente o il riquadro della chat. Ad esempio, non è possibile chiedere a Copilot di "Annullare gli ultimi cinque input". Tuttavia, gli utenti possono comunque usare le opzioni dell'interfaccia utente esistenti per eliminare passaggi o query indesiderati.
  • Copilot non può apportare modifiche al layout alle query nella sessione. Ad esempio, se si indica a Copilot di creare un nuovo gruppo per le query nell'editor, non funziona.
  • Copilot potrebbe produrre risultati imprecisi quando lo scopo è valutare i dati che non sono presenti nei risultati campionati importati nei dati della sessione.
  • Copilot non genera un messaggio per le funzionalità che non supporta. Ad esempio, se si chiede a Copilot di eseguire un'analisi statistica e scrivere un riepilogo sul contenuto di questa query, l'istruzione non viene completata correttamente come indicato in precedenza. Sfortunatamente, non restituisce nemmeno un messaggio di errore.

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