Privacy, sicurezza e uso responsabile di Copilot per Intelligence in tempo reale (anteprima)
Questo articolo illustra come funziona Copilot per Intelligence in tempo reale (anteprima), come garantisce la sicurezza dei dati aziendali e rispetta i requisiti di privacy e come usare l'IA generativa in modo responsabile. Per una panoramica di questi argomenti per Copilot in Fabric, vedere Privacy, sicurezza e uso responsabile per Copilot (anteprima).
Con Copilot per Intelligence in tempo reale e altre funzionalità di intelligenza artificiale generativa in anteprima, Microsoft Fabric introduce un nuovo modo di trasformare e analizzare i dati, generare informazioni dettagliate e creare visualizzazioni e report in Intelligenza in tempo reale e negli altri carichi di lavoro. In sostanza, funge da ponte tra il linguaggio quotidiano degli utenti e le complessità tecniche di KQL, eliminando le barriere all'adozione per quegli utenti che non hanno familiarità con il linguaggio. Sfruttando la comprensione linguistica avanzata di OpenAI, questa funzione consente agli utenti di inviare domande di carattere professionale in un formato familiare e in linguaggio naturale, che vengono poi convertite in query KQL.
Copilot accelera la produttività semplificando il processo di creazione delle query, ma offre anche un approccio semplice ed efficiente all'analisi dei dati.
Uso dei dati di Copilot per l'Intelligence in tempo reale
Copilot per l'intelligence in tempo reale ha accesso ai dati accessibili per l'utente Copilot, ad esempio lo schema del database, le funzioni definite dall'utente e il campionamento dei dati del database collegato. Copilot fa riferimento a qualsiasi database attualmente connesso al set di query KQL. Copilot non archivia dati.
Valutazione di Copilot per Intelligence in tempo reale
- Kusto Copilot si avvale di modelli di IA generativa sviluppati da OpenAI e Microsoft. In particolare, usa le API di incorporamento e completamento di OpenAI per compilare il prompt in linguaggio naturale e generare le query KQL.
- Dopo un periodo di ricerca approfondita in cui sono state testate diverse configurazioni e metodi, il metodo di integrazione di OpenAI si è dimostrato in grado di generare le query KQL più accurate. Copilot non esegue automaticamente la query KQL generata e agli utenti si richiede di eseguire le query a propria discrezione.
- Kusto Copilot non esegue automaticamente nessuna query KQL generata e agli utenti si richiede di eseguire le query a propria discrezione.
Limitazioni di Copilot per Intelligence in tempo reale
- Se l'input dell'utente è complesso e lungo, potrebbe essere frainteso da Copilot portando a query KQL potenzialmente imprecise o fuorvianti.
- Se l'input dell'utente è diretto a entità del database diverse dalle tabelle KQL o dalle viste materializzate (ad esempio, una funzione KQL), le query KQL suggerite possono risultare potenzialmente imprecise o fuorvianti.
- Se all'interno di un'organizzazione ci sono più di 10.000 utenti contemporanei, è molto probabile che si verifichino malfunzionamenti o gravi problemi di prestazioni.
- La query KQL deve essere convalidata dall'utente prima dell'esecuzione al fine di prevenire l'esecuzione di query KQL non sicure.
Suggerimenti per l'utilizzo con Copilot per Intelligence in tempo reale
Copilot traduce le domande professionali formulate in linguaggio naturale in query KQL, in base ai nomi delle colonne del set di dati o allo schema sottostanti. Si consiglia di fornire richieste dettagliate e pertinenti al copilot per evitare query KQL suggerite in modo non accurato o fuorviante. Ad esempio, se si chiedono informazioni su una colonna specifica, fornire il nome della colonna e il tipo di dati che contiene. Se si vogliono usare operatori o funzioni specifici, è utile indicare anche questo. Più informazioni si forniscono, migliore sarà la risposta Copilot. È anche consigliabile limitare le domande ai database che siano tabelle di KQL Database o viste materializzate.