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Data Warehouse의 Copilot 개요

  • 아티클

적용 대상:✅ Microsoft Fabric의 웨어하우스

Synapse Data Warehouse의 Microsoft Copilot은 데이터 웨어하우징 작업을 간소화하도록 설계된 AI 도우미입니다. Copilot은 Fabric 웨어하우스와 완벽하게 통합되어 T-SQL 탐색의 각 단계에서 도움이 되는 지능형 인사이트를 제공합니다.

참고 항목

현재 Data Warehouse의 Copilot은 프리뷰 상태입니다. 조직에서 Data Warehouse의 Copilot을 사용하도록 설정하려면 등록하세요.

Data Warehouse의 Copilot 소개

Data Warehouse의 Copilot은 테이블 및 뷰 이름, 열 이름, 기본 키 및 외래 키 메타데이터를 활용하여 T-SQL 코드를 생성합니다. Data Warehouse의 Copilot에서는 T-SQL 제안을 생성하는 데 테이블의 데이터를 사용하지 않습니다.

웨어하우스의 Copilot의 주요 기능은 다음과 같습니다.

  • 자연어를 SQL로: 간단한 자연어 질문을 사용하여 SQL 쿼리를 생성하도록 Copilot에 요청합니다.
  • 코드 완성: AI 기반 코드 완성을 통해 코딩 효율성을 향상시킵니다.
  • 빠른 작업: 쉽게 사용할 수 있는 작업을 사용하여 SQL 쿼리를 신속하게 수정하고 설명합니다.
  • Intelligent Insights: 웨어하우스 스키마 및 메타데이터를 기반으로 스마트 제안 및 인사이트를 받습니다.

Fabric 웨어하우스 편집기에서 Copilot와 상호 작용하는 데에는 세 가지 방법이 있습니다.

  • 채팅 창: 채팅 창을 사용하여 자연어를 통해 Copilot에 질문합니다. Copilot에서는 질문에 따라 생성된 SQL 쿼리 또는 자연어로 응답합니다.
  • 코드 완성: SQL 쿼리 편집기에서 T-SQL 작성을 시작하면 Copilot이 쿼리를 완료하는 데 도움이 되는 코드 제안을 자동으로 생성합니다. Tab 키를 통해 코드 제안을 수락하거나 계속 입력하여 제안을 무시할 수 있습니다.
  • 빠른 작업: SQL 쿼리 편집기 리본의 수정 및 설명 옵션은 빠른 작업입니다. 선택한 SQL 쿼리를 강조 표시하며, 빠른 작업 버튼 중 하나를 선택하여 쿼리에서 선택한 작업을 수행할 수 있습니다.
    • 설명: Copilot은 SQL 쿼리 및 웨어하우스 스키마에 대한 자연어 설명을 주석 형식으로 제공할 수 있습니다.
    • 수정: Copilot는 오류 메시지가 발생하면 코드의 오류를 수정할 수 있습니다. 오류 시나리오에는 올바르지 않거나 지원되지 않는 T-SQL 코드, 잘못된 맞춤법 등이 포함될 수 있습니다. 또한 Copilot은 변경 내용을 설명하고 SQL 모범 사례를 제안하는 주석을 제공합니다.
    • 방법: Synapse Data Warehouse의 Copilot 빠른 작업 사용

효과적으로 Copilot 사용

다음은 Copilot를 사용하여 생산성을 극대화하기 위한 몇 가지 팁입니다.

  • 프롬프트를 만들 때 찾고 있는 특정 정보에 대한 명확하고 간결한 설명부터 시작합니다.
  • SQL에 대한 자연어는 표현 테이블 및 열 이름에 따라 달라집니다. 테이블과 열이 표현적이고 설명적이지 않으면 Copilot가 의미 있는 쿼리를 생성하지 못할 수 있습니다.
  • 테이블에 해당하는 자연어를 사용하고 웨어하우스의 이름, 열 이름, 기본 키 및 외래 키를 확인합니다. 이 컨텍스트는 Copilot이 정확한 쿼리를 생성하는 데 도움이 됩니다. 확인하려는 열, 집합체 및 필터링 조건을 가능한 명시적으로 지정합니다. Copilot은 스키마 컨텍스트를 고려하여 오타를 수정하거나 컨텍스트를 이해할 수 있어야 합니다.
  • 웨어하우스의 모델 보기에서 관계를 생성하여 생성된 SQL 쿼리에서 JOIN 문의 정확도를 높입니다.
  • 코드 완성을 사용할 때 쿼리 맨 위에 --라는 주석을 남겨서 Copilot이 작성하려는 쿼리에 대한 컨텍스트를 파악하는 데 도움을 줍니다.
  • 프롬프트에서 모호하거나 지나치게 복잡한 언어를 사용하지 마세요. 명확성을 유지하면서 질문을 간소화합니다. 이러한 편집을 통해 Copilot은 이를 관련 테이블과 뷰에서 원하는 데이터를 쿼리하는 의미 있는 T-SQL 쿼리로 효과적으로 변환할 수 있습니다.
  • 현재 SQL에 대한 자연어는 T-SQL에 대한 영어 언어를 지원합니다.
  • 다음 예시 프롬프트는 명확하고 구체적이며 스키마 및 데이터 웨어하우스의 속성에 맞게 조정되어 Copilot이 정확한 T-SQL 쿼리를 더 쉽게 생성할 수 있도록 해줍니다.
    • Show me all properties that sold last year
    • Count all the products, group by each category
    • Show all agents who sell properties in California
    • Show agents who have listed more than two properties for sale
    • Show the rank of each agent by property sales and show name, total sales, and rank

Copilot 사용

책임감 있게 Copilot을 사용하려면 무엇을 알아야 하나요?

Microsoft는 AI 시스템이 AI 원칙과 책임 있는 AI 표준에 따라 인도되도록 하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 이러한 원칙에는 고객이 의도한 용도에 따라 이러한 시스템을 효과적으로 사용할 수 있도록 하는 것이 포함됩니다. 책임 있는 AI에 대한 당사의 접근 방식은 새로운 문제를 사전에 해결하기 위해 지속적으로 진화하고 있습니다.

Copilot 기능은 책임 있는 AI 표준을 충족하도록 빌드되었습니다. 즉, 다학제 팀에서 잠재적 피해에 대해 검토한 다음 해당 피해에 대한 완화를 포함하도록 개선되었습니다.

자세한 내용은 Data Warehouse의 Copilot의 개인 정보 보호, 보안 및 책임 있는 사용(프리뷰)를 참조하세요.

Data Warehouse의 Copilot의 제한 사항

Data Warehouse의 Copilot의 현재 제한 사항은 다음과 같습니다.

  • 은 이전 입력을 이해하지 못하며 사용자가 사용자 인터페이스 또는 채팅 창을 통해 작성할 때 변경 내용을 커밋한 후에는 변경 내용을 실행 취소할 수 없습니다. 예를 들어 ‘마지막 5개 입력 실행 취소’를 Copilot에게 요청할 수 없습니다. 그러나 사용자는 기존 사용자 인터페이스 옵션을 사용하여 원치 않는 변경 또는 쿼리를 삭제할 수 있습니다.
  • Copilot은 기존 SQL 쿼리를 변경할 수 없습니다. 예를 들어 Copilot에게 기존 쿼리의 특정 부분을 편집하도록 요청하는 경우 작동하지 않습니다.
  • Copilot은 데이터를 평가하려는 의도를 가지고 있는 경우 부정확한 결과를 생성할 수 있습니다. Copilot은 웨어하우스 스키마에만 액세스할 수 있으며, 내부 데이터에는 액세스할 수 없습니다.
  • Copilot의 응답은 정확하지 않거나 품질이 낮은 콘텐츠를 포함할 수 있으므로 작업에서 사용하기 전에 반드시 출력을 검토해야 합니다.
  • 콘텐츠의 정확도와 적합성을 의미 있게 평가할 수 있는 사람이 출력을 검토해야 합니다.

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