AI 기술 개념(미리 보기)
Microsoft Fabric AI 기술을 사용하면 동료가 데이터에 더 쉽게 액세스할 수 있습니다. 데이터에 대한 질문에 대답하는 쿼리를 생성하도록 생성 AI 시스템을 구성할 수 있습니다. AI 기술을 구성한 후 동료와 공유할 수 있으며, 동료는 일반 영어로 질문을 할 수 있습니다. AI는 질문에 따라 해당 질문에 답변하는 데이터에 대한 쿼리를 생성합니다.
Important
이 기능은 미리 보기로 제공됩니다.
AI 기술의 작동 방식
AI 기술은 생성 AI, 특히 LLM(대규모 언어 모델)에 의존합니다. 이러한 LLM은 특정 스키마 및 질문에 따라 T-SQL 쿼리와 같은 쿼리를 생성할 수 있습니다. 시스템은 AI 기술에서 질문, 선택한 데이터(테이블 및 열 이름, 테이블에 있는 데이터 형식 포함)에 대한 정보를 LLM에 보냅니다. 다음으로, 질문에 대답하는 T-SQL 쿼리 생성을 요청합니다. 생성된 쿼리를 구문 분석하여 먼저 데이터를 어떤 방식으로도 변경하지 않도록 합니다. 그런 다음 해당 쿼리를 실행합니다. 마지막으로 쿼리 실행 결과를 표시합니다. AI 기술은 특정 데이터베이스 리소스에 액세스한 다음 관련 T-SQL 쿼리를 생성하고 실행하기 위한 것입니다.
AI 기술 구성
Power BI 보고서에 대해 생각할 수 있는 AI 기술을 생각해 보세요. 먼저 보고서를 빌드한 다음, 데이터를 사용하여 데이터 인사이트를 얻을 수 있는 동료와 보고서를 공유합니다. AI 기술은 비슷한 방식으로 작동합니다. 먼저 AI 기술을 만들고 구성해야 합니다. 그런 다음 동료와 공유할 수 있습니다.
AI 기술이 제대로 작동하기 전에 필요한 몇 가지 구성 단계를 처리해야 합니다. AI 기술은 종종 합리적인 질문에 대한 기본 답변을 제공할 수 있지만 특정 상황에 대한 잘못된 답변을 제공할 수 있습니다. 잘못된 답변은 일반적으로 AI가 회사, 설정 또는 주요 용어 정의에 대한 컨텍스트가 누락되었기 때문에 발생합니다. 문제를 해결하려면 AI에 지침 및 예제 질문 쿼리 쌍을 제공합니다. 이러한 강력한 기술을 사용하여 AI를 올바른 답변으로 안내할 수 있습니다.
AI 기술과 부조종사 간의 차이점
AI 기술과 패브릭 부조종사 뒤에 있는 기술은 비슷합니다. 둘 다 생성 AI를 사용하여 데이터를 추론합니다. 또한 다음과 같은 몇 가지 주요 차이점이 있습니다.
- 구성: AI 기술을 사용하면 AI가 필요한 방식으로 동작하도록 구성할 수 있습니다. 특정 사용 사례에 맞게 조정하는 지침 및 예제를 제공할 수 있습니다. 패브릭 부조종사에서는 이러한 구성 유연성을 제공하지 않습니다.
- 사용 사례: 부조종사로 패브릭 작업을 수행할 수 있습니다. Notebook 코드 또는 데이터 웨어하우스 쿼리를 생성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 반면, AI 기술은 독립적으로 작동합니다. 결국 Microsoft Teams 및 패브릭 외부의 다른 영역에 연결할 수 있습니다.
AI 기술 평가
- 제품 팀은 다양한 공용 및 프라이빗 T-SQL 작업 벤치마크에서 AI 기술을 테스트하여 SQL 쿼리의 품질을 확인했습니다.
- 제품 팀은 또한 추가 피해 완화에 투자했습니다. 여기에는 선택한 데이터 원본의 컨텍스트에 부조종사 출력을 집중하기 위한 기술 접근 방식이 포함됩니다.
제한 사항
AI 기술은 현재 공개 미리 보기로 제공되며 제한 사항이 있습니다. 업데이트는 시간이 지남에 따라 AI 기술을 향상시킵니다.
- 생성 AI는 실행된 T-SQL 쿼리의 결과를 해석하지 않습니다. 해당 쿼리만 생성합니다.
- AI 기술은 잘못된 답변을 반환할 수 있습니다. 동료와 함께 AI 기술을 테스트하여 예상대로 질문에 답하는지 확인해야 합니다. 실수하는 경우 더 많은 예제와 지침을 제공합니다.
- 웨어하우스 및 레이크하우스에 대한 T-SQL 쿼리만 지원됩니다.
- AI 기술은 T-SQL "읽기" 쿼리만 생성합니다. 데이터를 생성, 업데이트 또는 삭제하는 T-SQL 쿼리는 생성되지 않습니다.
- AI 기술은 사용자가 제공하는 데이터에만 액세스할 수 있습니다. 사용자가 제공하는 데이터 리소스 구성만 사용합니다.
- AI 기술에는 AI 기술 질문자에게 부여된 권한과 일치하는 데이터 액세스 권한이 있습니다. AI 기술이 다른 위치(예: Microsoft 365 또는 Microsoft Copilot Studio용 Copilot)에 게시될 때도 마찬가지입니다.
- AI 기술을 사용하여 구조화되지 않은 데이터 리소스에 액세스할 수 없습니다. 예를 들어 이러한 리소스에는 .pdf, .docx 또는 .txt 파일이 포함됩니다.
- 이때 단일 창고 또는 단일 레이크하우스만 선택할 수 있습니다.
- AI 기술은 대화형 인터페이스를 지원하지 않습니다. 모든 질문은 완전히 독립적이어야 합니다. 그것은 이전의 질문을 기억하지 않습니다.
- 영어가 아닌 질문이나 지침을 차단합니다.
- 패브릭 부조종사, Microsoft Teams 또는 패브릭 외부의 다른 환경에는 AI 기술을 연결할 수 없습니다.
- AI 기술에서 사용하는 LLM은 변경할 수 없습니다.
- 설명이 없는 열 이름을 사용하는 경우 AI 기술이 정확도를 잃습니다.
- 수십 개의 테이블이 있는 큰 스키마를 사용하는 경우 AI 기술은 정확도를 잃습니다.
- AI 기술은 미리 보기 상태입니다. 범위가 제한되어 있으며 버그가 있을 수 있습니다. 이러한 고려 사항 때문에 프로덕션 시스템에서 사용하지 않는 것이 좋습니다. 또한 중요한 의사 결정에는 사용하지 마십시오.
- 설명이 없는 데이터 리소스 열 및 테이블 이름은 생성된 T-SQL 쿼리 품질에 상당한 부정적인 영향을 미칩니다. 설명이 포함된 이름을 사용하는 것이 좋습니다.
- 열과 테이블을 너무 많이 사용하면 AI 기술 성능이 저하될 수 있습니다.
- AI 기술은 현재 간단한 쿼리를 처리하도록 설계되었습니다. 많은 조인 또는 정교한 논리가 필요한 복잡한 쿼리는 안정성이 낮은 경향이 있습니다.