Microsoft Fabric ノートブックの Chat-magics の概要

重要

この機能はプレビュー中です。

Chat-magics Python ライブラリを使うと、Microsoft Fabric ノートブックのデータ サイエンスおよびエンジニアリングのワークフローを拡張できます。 Fabric 環境とシームレスに統合されており、ノートブック セルで特殊な IPython マジック コマンドを実行してリアルタイムの出力を提供できます。 IPython マジック コマンドと使用法の詳細な背景については、https://ipython.readthedocs.io/en/stable/interactive/magics.html# を参照してください。

Note

• Copilot の使用を開始する前に、管理者がテナントスイッチを有効にする必要があります。 詳細については、Copilot テナント設定に関する記事を参照してください。
• F64 または P1 の容量は、この記事に記載されているいずれかのリージョン (Fabric リージョンの可用性) にある必要があります。
• お使いのテナントまたは容量が米国またはフランスの外部にある場合、Fabric テナント管理者が Fabric 管理ポータルで[Data sent to Azure OpenAI can be processed outside your tenant's geographic region, compliance boundary, or national cloud instance] (Azure OpenAI に送信されるデータは、テナントの地理的領域、コンプライアンス境界、または国内クラウド インスタンスの外部で処理される可能性があります) というテナント設定を有効にしないかぎり、Copilot は既定では無効になっています。
• Microsoft Fabric の Copilot は、試用版 SKU ではサポートされていません。 有料 SKU (F64 以上、または P1 以上) のみがサポートされます。
• Fabric の Copilot は現在、パブリック プレビュー段階でロールアウトされており、2024 年 3 月末までにすべての顧客が利用できるようになる予定です。
• 詳細については、Fabric と Power BI の Copilot の概要に関する記事を参照してください。

Chat-magics の機能

インスタント クエリとコード生成

この %%chat コマンドを使うと、ノートブックの状態について質問できます。 %%code を使うと、データ操作または視覚化のコード生成が可能になります。

データフレームの説明

%describe コマンドを使うと、読み込まれたデータフレームの概要と説明が表示されます。 これにより、データ探索フェーズが簡単になります。

コメントとデバッグ

%%add_comments コマンドと %%fix_errors コマンドを使うと、それぞれコードにコメントを追加し、エラーを修正することができます。 これにより、ノートブックが読みやすくなり、エラーをなくすことができます。

プライバシー制御

また、Chat-magics には詳細なプライバシー設定も用意されているので、Azure OpenAI Service と共有されるデータを制御できます。 たとえば、%set_sharing_level コマンドと %configure_privacy_settings コマンドにはこの機能があります。

Chat-magics の用途

Chat-magics を使うと、Microsoft Fabric ノートブックの生産性とワークフローを強化できます。また、データ探索を加速し、ノートブックのナビゲーションを簡略化し、コードの品質を向上させることができます。 多言語コード環境に適応し、データのプライバシーとセキュリティを優先しています。 認知的負荷が軽減されるので、より問題解決に集中できるようになります。 データ科学者、データ エンジニア、ビジネス アナリストのいずれであっても、Chat-magics を使うと、堅牢なエンタープライズレベルの Azure OpenAI 機能をお使いのノートブックにシームレスに直接統合できます。 このため、データ サイエンスとエンジニアリングのタスクを効率的かつ合理的に進めるために欠かせないツールとなっています。

Chat-magics の概要

1. 新規または既存の Microsoft Fabric ノートブックを開きます。
2. ノートブック リボンにある [Copilot] ボタンを選択して、Chat-magics 初期化コードを新しいノートブック セルに出力します。
3. セルを、ノートブックの先頭に追加されたときに実行します。

Chat-magics のインストールを確認する

1. ノートブックに新しいセルを作成し、%chat_magics コマンドを実行してヘルプ メッセージを表示します。 このステップでは、Chat-magics が適切にインストールされていることを確認します。

基本的なコマンドの概要: %%chat と %%code

%%chat の使用 (セル マジック)

1. 自分のノートブックに新しいセルを作成します。
2. セルの一番上に「%%chat」と入力します。
3. %%chat コマンドの下に質問または指示を入力します。たとえば、「現在定義されている変数は何ですか?」
4. セルを実行して、Chat-magics の応答を確認します。

%%code の使用 (セル マジック)

1. 自分のノートブックに新しいセルを作成します。
2. セルの一番上に「%%code」と入力します。
3. この下に、目的のコード アクションを指定します。たとえば、「my_data.csv を pandas データフレームに読み込んでください。」
4. セルを実行し、生成されたコード スニペットを確認します。

出力と言語設定のカスタマイズ

1. マジック コマンドが出力を提供する方法の既定値を変更するには、%set_output コマンドを使います。 オプションを確認するには、%set_output? を実行します
2. 次のようなオプションから、生成されたコードを配置する場所を選びます
   • 現在のセル
   • 新しいセル
   • セルの出力
   • 変数に

データ操作の高度なコマンド

%describe、%%add_comments、%%fix_errors

1. 特定のデータフレームの概要を取得するには、新しいセルで %describe DataFrameName を使います。
2. 読みやすくするためにコード セルにコメントを追加するには、注釈を付けるセルの先頭に「%%add_comments」と入力して実行します。 コードが正しいことを確認してください
3. コード エラーを修正するには、エラーが含まれているセルの一番上に「%%fix_errors」と入力して実行します。

プライバシーとセキュリティの設定

1. 既定で、プライバシー構成は、言語学習モデル (LLM) との間で送受信された以前のメッセージを共有します。 ただし、セルの内容、出力、またはデータ ソースからのスキーマやサンプル データは共有されません。
2. 新しいセルで %set_sharing_level を使って、AI プロセッサと共有されるデータを調整します。
3. より詳細なプライバシー設定には、%configure_privacy_settings を使います。

コンテキストとフォーカスのコマンド

%pin、%new_task、その他のコンテキスト コマンドの使用

1. %pin DataFrameName を使うと、AI は特定のデータフレームに集中できるようになります。
2. AI をクリアしてノートブック内の新しいタスクに集中するには、「%new_task」と入力し、それに続けて実行しようとしているタスクを入力します。 これにより、Copilot がこの時点までに知っている実行履歴がクリアされ、今後の応答がより適切なものになります。

関連するコンテンツ

• Copilot ウィンドウの使い方