Бөлісу құралы:

Что такое Copilot в базе данных SQL в рабочей нагрузке Fabric?

Применимо к:✅База данных SQL в Microsoft Fabric

Copilot в Fabric для SQL-базы данных — это инструмент искусственного интеллекта, предназначенный для упрощения управления и выполнения запросов к SQL-базам данных. Copilot предлагает интеллектуальное завершение кода, быстрые действия и естественный язык для преобразования SQL. В этой статье описывается, как Copilot может повысить производительность, точность и обучение администраторов баз данных, разработчиков и аналитиков данных.

Функции Copilot в базе данных SQL Fabric

Приступите к работе с Copilot в SQL базе данных Fabric:

  • Область чата Copilot в базе данных SQL Fabric: используйте область чата, чтобы задать вопросы Copilot с помощью естественного языка.

    • Естественный язык в SQL: создайте код T-SQL и получите предложения по вопросам, чтобы ускорить рабочий процесс.
    • Вопросы и ответы на основе документации: Спрашивайте Copilot о возможностях Copilot в базе данных SQL в Fabric, и он предоставляет ответы на естественном языке вместе с соответствующей документацией.

  • Завершение кода Copilot для Copilot в базе данных SQL Fabric: начните писать T-SQL в редакторе запросов SQL, и Copilot автоматически создает предложение кода для выполнения запроса. Клавиша TAB принимает предложение кода или продолжает ввод, чтобы игнорировать предложение. Copilot также может предложить завершение кода для имен таблиц и столбцов, функций и ключевых слов.

  • Функции быстрого действия "Объяснение" и "Исправление" для Copilot в базе данных Fabric SQL: на ленте редактора запросов SQL опции Исправление и Объяснение являются быстрыми действиями. Выделите выбранный SQL-запрос и выберите одну из кнопок быстрого действия, чтобы выполнить выбранное действие в запросе.

    • Исправление. Copilot может исправить ошибки в коде по мере возникновения сообщений об ошибках. Сценарии ошибок включают неправильный или неподдерживаемый код T-SQL, неправильные орфографии и многое другое. Copilot также предоставляет комментарии, объясняющие изменения и предлагающие лучшие практики SQL.
    • Объяснение. Copilot может предоставлять объяснения естественного языка для запроса SQL и схемы базы данных в формате комментариев.

Note

Редактор запросов на портале Fabric основан на одних и том же базовых инструментах, что и интеграции SSMS и VS Code, обеспечивая согласованное поведение чата и встроенной помощи для клиентов. Точные возможности могут отличаться от клиента, например, рабочие процессы анализа плана выполнения и режима агента могут быть доступны только в определенных клиентах.

Используйте Copilot с SSMS и VS Code

При подключении к базе данных SQL в Fabric через SQL Server Management Studio 22 или расширение MSSQL для Visual Studio Code, Copilot предлагает чат и встроенную помощь по T-SQL, связанную с подключенной базой данных. Ключевые возможности:

  • Встроенные завершения T-SQL: Copilot предлагает завершение кода при вводе в редакторе запросов.
  • Создание и объяснение кода на основе чата: задавать вопросы или запрашивать создание T-SQL с помощью естественного языка на панели чата.
  • Анализ плана выполнения: Copilot может анализировать план выполнения запросов и предоставлять рекомендации по оптимизации.

Эти интеграции поддерживают два операционных режима:

  • Режим запроса: по умолчанию выполняет запросы только для чтения, чтобы отвечать на вопросы и создавать T-SQL без изменения данных.
  • Режим агента: включает многофакторные рабочие процессы, управляемые инструментом, которые могут выполнять операции записи. Любое действие, которое изменяет данные, требует явного утверждения пользователя перед выполнением. Действия записи никогда не выполняются без согласия пользователя.

Включение Copilot в базе данных SQL Fabric

Чтобы включить Copilot в Fabric в базе данных SQL, выполните приведенные действия.

Рекомендации по использованию Copilot в базе данных SQL Fabric

Ниже приведены некоторые советы по эффективному повышению производительности с помощью Copilot:

  • Начните с четкого и краткого описания конкретной информации, которую вы ищете при создании запросов.
  • Естественный язык в SQL зависит от выражений таблиц и имен столбцов. Если таблица и столбцы не являются экспрессивными и описательными, Copilot может быть не в состоянии создать значимый запрос.
  • Используйте естественный язык, чтобы применять его к вашей таблице и просматривать имена таблицы, имена столбцов, первичные ключи и внешние ключи вашей базы данных. Этот контекст помогает Copilot создавать точные запросы. Укажите столбцы, которые вы хотите просмотреть, агрегирования и любые критерии фильтрации как можно более явным образом. Учитывая контекст схемы, Copilot должен иметь возможность исправлять опечатки или понимать контекст.
  • При использовании завершения кода оставьте комментарий с -- в верхней части запроса, чтобы помочь Copilot лучше понять контекст запроса, который вы пытаетесь написать.
  • Избегайте неоднозначного или чрезмерно сложного языка в запросах. Упростите вопрос при сохранении ясности. Это редактирование гарантирует, что Copilot может преобразовать его в значимый запрос T-SQL, который получает нужные данные.

Примеры запросов

В следующем примере запросы являются четкими, конкретными и адаптированными к свойствам схемы и базы данных, что упрощает создание точных запросов T-SQL для Copilot.

 - What are the top-selling products by quantity?
 - Count all the products grouped by category
 - Show all sales transactions that occurred on [a specific date]

Note

ИИ работает на основе Copilot, поэтому возможны сюрпризы и ошибки.

Ответственное использование ИИ Copilot

Чтобы просмотреть рекомендации Microsoft по ответственному применению ИИ в базе данных SQL, прочтите статью «Конфиденциальность, безопасность и ответственное использование Copilot в Fabric в рабочей нагрузке базы данных SQL».

Корпорация Майкрософт стремится гарантировать, что наши системы ИИ руководствуются нашими принципами ИИ и ответственным стандартом ИИ. Эти принципы включают расширение возможностей наших клиентов эффективно использовать эти системы и в соответствии с их предполагаемым использованием. Наш подход к ответственному ИИ постоянно развивается для упреждающего решения возникающих проблем.

Запросы и ответы, используемые Copilot для базы данных SQL, защищены в соответствии с методиками конфиденциальности Майкрософт и не используются для обучения базовых моделей. Дополнительные сведения о конфиденциальности и безопасности см. в статье о конфиденциальности, безопасности и ответственности за использование Copilot в Fabric.

Limitations

Ниже приведены текущие ограничения Copilot в Fabric в базе данных SQL:

  • Copilot не может изменять существующие запросы SQL в редакторе SQL-запросов. Например, если вы попросите панель чата Copilot изменить определенную часть существующего запроса, она не работает. Однако Copilot понимает предыдущие входные данные в области чата, позволяя пользователям итерировать запросы, созданные ранее Copilot, прежде чем они вставляются.
  • Copilot может создавать неточные результаты, когда намерение заключается в оценке данных. Copilot имеет доступ только к схеме базы данных; ни один из данных не находится внутри.
  • Ответы Copilot могут включать неточное или низкое качество содержимого, поэтому просмотрите выходные данные перед их использованием в вашей работе.
  • Люди, которые могут осмысленно оценить точность и правильность содержимого, должны просмотреть выходные данные.
  • Вкладка чата в базе данных SQL с Copilot в Fabric в настоящее время недоступна, если в настройках арендатора включена функция Private Link и отключён общедоступный доступ.
  • Copilot на портале Fabric не выполняет запросы автономно; любые действия, которые могут изменять данные, требуют запуска пользователя или утверждения. Для пользователей, подключающихся через SSMS или VS Code, рабочие процессы на основе инструментов (режим агента) включают многофакторные действия, запрашивающие утверждение пользователя перед выполнением изменений.

Связанный контент

  • Last updated on