Data Science 用 Copilot のプライバシー、セキュリティ、責任ある使用 (プレビュー)
この記事では、Data Science 用 Microsoft Copilot の仕組み、ビジネス データを安全に保ち、プライバシー要件を遵守する方法、生成 AI を責任を持って使用する方法について説明します。 Fabric 内の Copilot に関するこれらのトピックの概要については、「Copilot のプライバシー、セキュリティ、責任ある使用 (プレビュー)」を参照してください。
Microsoft Fabric には、Microsoft Fabric の Data Science 用 Copilot やプレビュー段階のその他の生成 AI 機能が備わっており、Data Science やその他のワークロードでのデータの変換と分析、分析情報の生成、視覚化とレポートの作成を行う新しい方法を提供します。
考慮事項と制限事項については、「制限事項」を参照してください。
Data Science 用 Copilot のデータ使用
ノートブックの Copilot では、ユーザーの現在のノートブックからアクセスできるデータのうち、アタッチされたレイクハウス内にあるデータ、またはユーザーがそのノートブックに直接読み込みまたはインポートしたデータのみにアクセスできます。 ノートブックの Copilot では、ノートブックからアクセスできないデータにアクセスすることはできません。
既定では、Copilot は次のデータ型にアクセスできます。
- そのセッションでそのユーザーに対して、Copilot から送信されたまたはが応答した以前のメッセージと応答。
- ユーザーが実行したセルの内容。
- ユーザーが実行したセルの出力。
- ノートブック内のデータ ソースのスキーマ。
- ノートブック内のデータ ソースからのサンプル データ。
- アタッチされたレイクハウス内の外部データ ソースからのスキーマ。
Data Science 用 Copilot の評価
- 製品チームによって Copilot はテストされており、ノートブックのコンテキスト内でシステムのパフォーマンスがどのくらい高いか、AI 応答が洞察に富んだ役に立つものであるかどうかが確認されています。
- また、同チームは、Copilot の出力を Data Science に関連するトピックに集中させるための技術的アプローチなど、他の弊害の軽減策にも取り組んでいます。
Data Science 用 Copilot の使用に関するヒント
- Copilot は、Data Science のトピックを処理するのに最適な機能を備えているため、質問はこの領域に限定してください。
- Copilot で調べるデータは明示的に指定します。 ファイル、テーブル、列の名前付けなど、データアセットについて説明すると、Copilot が関連するデータを取得して有用な出力を生成する可能性が高くなります。
- より詳細な応答が必要な場合は、ノートブックにデータを DataFrame として読み込むか、レイクハウスにデータをピン留めしてみてください。 これにより、Copilot がパフォーマンス分析に使用するコンテキストが増えます。 資産が大きすぎて読み込めない場合は、ピン留めすると便利な代替手段になります。
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