Condividi tramite

Copilot per l'intelligenza in tempo reale (anteprima)

  • Articolo

Copilot per l'intelligenza in tempo reale è uno strumento avanzato di intelligenza artificiale progettato per consentire di esplorare i dati ed estrarre informazioni preziose. È possibile immettere domande sui dati, che vengono quindi tradotte automaticamente in query KQL (Linguaggio di query Kusto). Copilot semplifica il processo di analisi dei dati sia per gli utenti KQL esperti che per i data scientist dei cittadini.

Importante

Questa funzionalità è disponibile in anteprima.

Prerequisiti

Nota

  • L'amministratore deve abilitare l'opzione del tenant prima di iniziare a usare Copilot. Per informazioni dettagliate, vedere l'articolo Copilot Impostazioni del tenant.
  • La capacità F64 o P1 deve trovarsi in una delle aree elencate in questo articolo, disponibilità dell'area infrastruttura.
  • Se il tenant o la capacità si trova all'esterno degli Stati Uniti o della Francia, è disabilitato per impostazione predefinita, Copilot a meno che l'amministratore del tenant di Fabric non consenta l'elaborazione dei dati inviati ad Azure OpenAI all'esterno dell'area geografica del tenant, del limite di conformità o del tenant dell'istanza cloud nazionale nel portale di amministrazione dell'infrastruttura.
  • Copilot in Microsoft Fabric non è supportato negli SKU di valutazione. Sono supportati solo gli SKU a pagamento (F64 o versione successiva o P1 o successiva).
  • Copilot In Fabric è attualmente in fase di distribuzione in anteprima pubblica e dovrebbe essere disponibile per tutti i clienti entro la fine di marzo 2024.
  • Per altre informazioni, vedere l'articolo Panoramica di Copilot in Infrastruttura e Power BI .

Funzionalità di per l'intelligenza Copilot in tempo reale

Copilotper l'intelligenza in tempo reale consente di tradurre facilmente le query in linguaggio naturale in Linguaggio di query Kusto (KQL). Il copilota funge da ponte tra linguaggio quotidiano e complessità tecniche di KQL, e in questo modo rimuove le barriere di adozione per 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 semplice ed efficiente all'analisi dei dati.

Screenshot dell'uso di copilot nel set di query KQL in Intelligence in tempo reale.

Accedere all'intelligenza in tempo reale Copilot

  1. Per accedere Copilot all'intelligence in tempo reale, passare a un set di query KQL nuovo o esistente.
  2. Connettersi a un database. Per altre informazioni, vedere Selezionare un database
  3. Seleziona il pulsante Copilot.
  4. Nel riquadro immettere la Copilot 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 o 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.

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 e generare query nel Copilot riquadro, ma ogni domanda viene valutata separatamente e non connessa alle domande precedenti o alle relative risposte.

Migliorare l'accuratezza di Copilot per l'intelligenza in tempo reale

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. La creazione di immagini ha condiviso il prompt del linguaggio naturale con pochi esperti KQL del team senza aggiungere istruzioni orali- sarebbe in grado di generare la query corretta?
  • Fornire tutte le informazioni pertinenti che consentono al modello di generare la query più accurata. 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 altre informazioni, vedere comando .alter table column-docstrings.
  • Per migliorare i Copilot risultati, selezionare l'icona like o dislike per inviare i commenti nel modulo Invia commenti .

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. I risultati della query KQL eseguita non vengono inviati.

Limiti

  • Copilot potrebbe 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 errore o un notevole riscontro delle prestazioni.

Contenuto correlato