Les på engelsk

Del via


Oversikt over Copilot for Data Warehouse

Gjelder for:✅ Lager i Microsoft Fabric

Microsoft Copilot for Fabric Data Warehouse er en AI-assistent som er utformet for å effektivisere datalagringsoppgavene dine. Copilot integreres sømløst med Fabric-lageret, og gir intelligent innsikt for å hjelpe deg med hvert trinn i veien i T-SQL-utforskningene.

Innføring i Copilot for Data Warehouse

Copilot for Data Warehouse bruker tabell- og visningsnavn, kolonnenavn, primærnøkkel og sekundærnøkkelmetadata til å generere T-SQL-kode. Copilot for Data Warehouse bruker ikke data i tabeller til å generere T-SQL-forslag.

Viktige funksjoner i Copilot for Warehouse inkluderer:

  • Naturlig språk for SQL: Be Copilot om å generere SQL-spørringer ved hjelp av enkle spørsmål om naturlig språk.
  • Kodefullføring: Forbedre kodingseffektiviteten med AI-drevne kodefullføringer.
  • Hurtighandlinger: Løs og forklar SQL-spørringer raskt med lett tilgjengelige handlinger.
  • Intelligent innsikt: Motta smarte forslag og innsikter basert på lagerskjema og metadata.

Det finnes tre måter å samhandle med Copilot på i Fabric Warehouse-redigeringsprogrammet.

  • Chatrute: Bruk chatteruten til å stille spørsmål til Copilot gjennom naturlig språk. Copilot svarer med en generert SQL-spørring eller et naturlig språk basert på spørsmålet som stilles.
  • Kodefullføringer: Begynn å skrive T-SQL i redigeringsprogrammet for SQL-spørring, og Copilot genererer automatisk et kodeforslag for å fullføre spørringen. Tab-tasten godtar kodeforslaget, eller fortsetter å skrive for å ignorere forslaget.
  • Hurtighandlinger: På båndet i redigeringsprogrammet for SQL-spørring er alternativene Løsning og Forklar hurtighandlinger. Uthev en SQL-spørring etter eget valg, og velg en av hurtighandlingsknappene for å utføre den valgte handlingen i spørringen.
    • Forklar: Copilot kan gi naturlige språkforklaringer av SQL-spørrings- og lagerskjemaet i kommentarformat.
    • Løsning: Copilot kan løse feil i koden når det oppstår feilmeldinger. Feilscenarioer kan omfatte feil/ikke støttet T-SQL-kode, feil stavemåte og mer. Copilot vil også gi kommentarer som forklarer endringene og foreslår anbefalte fremgangsmåter for SQL.
    • Slik bruker du Hurtighandlinger for Copilot for Fabric Data Warehouse

Bruk Copilot effektivt

Her er noen tips for å maksimere produktiviteten med Copilot.

  • Når du oppretter ledetekster, må du begynne med en klar og kortfattet beskrivelse av den spesifikke informasjonen du leter etter.
  • Naturlig språk for SQL avhenger av uttrykksfulle tabell- og kolonnenavn. Hvis tabellen og kolonnene ikke er uttrykksfulle og beskrivende, kan det hende copilot ikke kan konstruere en meningsfull spørring.
  • Bruk naturlig språk som gjelder for tabell- og visningsnavn, kolonnenavn, primærnøkler og sekundærnøkler på lageret. Denne konteksten hjelper Copilot med å generere nøyaktige spørringer. Angi hvilke kolonner du vil se, aggregasjoner og eventuelle filtreringskriterier så eksplisitt som mulig. Copilot skal kunne korrigere skrivefeil eller forstå kontekst gitt skjemakonteksten.
  • Opprett relasjoner i modellvisningen av lageret for å øke nøyaktigheten av JOIN-setninger i de genererte SQL-spørringene.
  • Når du bruker fullføring av kode, legger du igjen en kommentar øverst i spørringen for -- å hjelpe Copilot med kontekst om spørringen du prøver å skrive.
  • Unngå tvetydig eller altfor komplekst språk i ledetekstene. Forenkle spørsmålet samtidig som det opprettholder klarheten. Denne redigeringen sikrer at Copilot effektivt kan oversette den til en meningsfull T-SQL-spørring som henter de ønskede dataene fra de tilknyttede tabellene og visningene.
  • Naturlig språk til SQL støtter for øyeblikket engelsk språk til T-SQL.
  • Følgende eksempelmeldinger er tydelige, spesifikke og skreddersydde for egenskapene for skjemaet og datalageret, noe som gjør det enklere for Copilot å generere nøyaktige T-SQL-spørringer:
    • 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

Aktiver Copilot

Hva bør jeg vite for å bruke Copilot ansvarlig?

Microsoft er forpliktet til å sikre at våre AI-systemer styres av våre AI-prinsipper og Ansvarlig AI Standard. Disse prinsippene omfatter å gi kundene våre mulighet til å bruke disse systemene effektivt og i tråd med deres tiltenkte bruksområder. Vår tilnærming til ansvarlig kunstig intelligens utvikler seg kontinuerlig for proaktivt å løse nye problemer.

Copilot-funksjoner i Fabric er bygget for å møte den ansvarlige AI-standarden, noe som betyr at de gjennomgås av tverrfaglige team for potensielle skader, og deretter raffinert for å inkludere begrensninger for disse skadene.

Hvis du vil ha mer informasjon, kan du se Personvern, sikkerhet og ansvarlig bruk av Copilot for Data Warehouse (forhåndsvisning).

Begrensninger for Copilot for Data Warehouse

Her er gjeldende begrensninger for Copilot for Data Warehouse:

  • Copilot forstår ikke tidligere inndata og kan ikke angre endringer etter at en bruker utfører en endring ved redigering, enten via brukergrensesnittet eller chatteruten. Du kan for eksempel ikke be Copilot om å angre mine siste fem inndata. Brukere kan imidlertid fortsatt bruke de eksisterende alternativene for brukergrensesnitt til å slette uønskede endringer eller spørringer.
  • Copilot kan ikke gjøre endringer i eksisterende SQL-spørringer. Hvis du for eksempel ber Copilot om å redigere en bestemt del av en eksisterende spørring, fungerer den ikke.
  • Copilot kan gi unøyaktige resultater når hensikten er å evaluere data. Copilot har bare tilgang til lagerskjemaet, ingen av dataene inni.
  • Copilot-svar kan inkludere unøyaktig innhold eller innhold av lav kvalitet, så pass på å se gjennom utdata før du bruker dem i arbeidet ditt.
  • Personer som er i stand til å evaluere innholdets nøyaktighet og hensiktsmessighet på en meningsfull måte, bør se gjennom utdataene.