AI-vaardigheidsconcepten (preview)
Met de AI-vaardigheid van Microsoft Fabric kunt u gegevens toegankelijker maken voor uw collega's. U kunt een generatief AI-systeem configureren om query's te genereren die vragen over uw gegevens beantwoorden. Nadat u de AI-vaardigheid hebt geconfigureerd, kunt u deze delen met uw collega's, die hun vragen vervolgens in het Engels kunnen stellen. Op basis van hun vragen genereert de AI query's over uw gegevens die deze vragen beantwoorden.
Belangrijk
Deze functie is beschikbaar als preview-versie.
Hoe de AI-vaardigheid werkt
De AI-vaardigheid is afhankelijk van generatieve AI, met name grote taalmodellen (LLM's). Deze LLM's kunnen query's genereren, bijvoorbeeld T-SQL-query's, op basis van een specifiek schema en een vraag. Het systeem verzendt een vraag in de AI-vaardigheid, informatie over de geselecteerde gegevens (inclusief de tabel- en kolomnamen en de gegevenstypen in de tabellen) naar de LLM. Vervolgens wordt het genereren van een T-SQL-query aangevraagd die de vraag beantwoordt. Parseer de gegenereerde query om ervoor te zorgen dat de gegevens op geen enkele manier worden gewijzigd. Voer vervolgens die query uit. Geef ten slotte de resultaten van de queryuitvoering weer. Een AI-vaardigheid is bedoeld voor toegang tot specifieke databaseresources en genereert en voert vervolgens relevante T-SQL-query's uit.
AI-vaardigheidsconfiguratie
Denk aan de AI-vaardigheid zoals u misschien denkt aan Power BI-rapporten. U bouwt het rapport eerst en vervolgens deelt u het rapport met uw collega's die het kunnen gebruiken om hun gegevensinzichten te verkrijgen. De AI-vaardigheid werkt op een vergelijkbare manier. U moet eerst de AI-vaardigheid maken en configureren. Vervolgens kunt u het delen met uw collega's.
U moet verwachten dat u enkele benodigde configuratiestappen moet afhandelen voordat de AI-vaardigheid goed werkt. Een AI-vaardigheid kan vaak out-of-the-box antwoorden bieden op redelijke vragen, maar het kan onjuiste antwoorden bieden voor uw specifieke situatie. Onjuiste antwoorden treden meestal op omdat de AI context mist over uw bedrijf, installatie of definitie van belangrijke termen. Als u het probleem wilt oplossen, geeft u de AI instructies en voorbeeldvragenqueryparen. U kunt deze krachtige technieken gebruiken om de AI naar de juiste antwoorden te leiden.
Verschil tussen een AI-vaardigheid en een copilot
De technologie achter de AI-vaardigheid en de Fabric-copilots zijn vergelijkbaar. Ze gebruiken beide generatieve AI om gegevens te redeneren. Ze hebben ook enkele belangrijke verschillen:
- Configuratie: Met een AI-vaardigheid kunt u de AI zo configureren dat deze zich gedraagt zoals u dat nodig hebt. U kunt deze voorzien van instructies en voorbeelden die deze afstemmen op uw specifieke use-case. Een Fabric Copilot biedt deze configuratieflexflexiteit niet.
- Use case: Een copilot kan u helpen uw werk te doen aan Fabric. U kunt hiermee notebookcode- of datawarehouse-query's genereren. De AI-vaardigheid werkt daarentegen onafhankelijk van elkaar. U kunt deze uiteindelijk verbinden met Microsoft Teams en andere gebieden buiten Fabric.
Evaluatie van de AI-vaardigheid
- Het productteam testte de AI-vaardigheid op verschillende openbare en persoonlijke T-SQL-taakbenchmarks om de kwaliteit van SQL-query's te bepalen.
- Het productteam investeerde ook in extra schadebeperking. Deze omvatten technologische benaderingen om copilot-uitvoer te richten op de context van de gekozen gegevensbronnen.
Beperkingen
De AI-vaardigheid is momenteel beschikbaar als openbare preview en heeft beperkingen. Updates verbeteren de AI-vaardigheid in de loop van de tijd.
- Generatieve AI interpreteert de resultaten van een uitgevoerde T-SQL-query niet. Deze query wordt alleen gegenereerd.
- De AI-vaardigheid retourneert mogelijk onjuiste antwoorden. U moet de AI-vaardigheid testen met uw collega's om te controleren of deze vragen beantwoordt zoals verwacht. Als er fouten worden gemaakt, geeft u deze meer voorbeelden en instructies.
- Alleen T-SQL-query's in magazijnen en lakehouses worden ondersteund.
- De AI-vaardigheid genereert alleen T-SQL-query's voor lezen. Er worden geen T-SQL-query's gegenereerd waarmee gegevens worden gemaakt, bijgewerkt of verwijderd.
- De AI-vaardigheid heeft alleen toegang tot gegevens die u opgeeft. Hierbij worden alleen de gegevensresourceconfiguraties gebruikt die u opgeeft.
- De AI-vaardigheid heeft machtigingen voor gegevenstoegang die overeenkomen met de machtigingen die zijn verleend aan de vraagaar voor AI-vaardigheden. Dit geldt wanneer de AI-vaardigheid wordt gepubliceerd naar andere locaties, bijvoorbeeld Copilot voor Microsoft 365 of Microsoft Copilot Studio.
- U kunt de AI-vaardigheid niet gebruiken om toegang te krijgen tot ongestructureerde gegevensbronnen. Deze resources omvatten bijvoorbeeld .pdf-, .docx- of .txt-bestanden.
- Op dit moment kunt u slechts één magazijn of één lakehouse selecteren.
- De AI-vaardigheid biedt geen ondersteuning voor een conversationele interface. Elke vraag moet volledig zelfstandig zijn. Het herinnert zich geen eerdere vragen.
- Het blokkeert niet-Engelstalige vragen of instructies.
- U kunt de AI-vaardigheid niet verbinden met Fabric-copilots, Microsoft Teams of andere ervaringen buiten Fabric.
- U kunt de LLM die door de AI-vaardigheid wordt gebruikt, niet wijzigen.
- De AI-vaardigheid verliest nauwkeurigheid als u niet-beschrijvende kolomnamen gebruikt.
- De AI-vaardigheid verliest nauwkeurigheid als u grote schema's met tientallen tabellen gebruikt.
- De AI-vaardigheid heeft een preview-status. Het heeft een beperkt bereik en kan fouten hebben. Vanwege deze overwegingen raden we u aan om het gebruik ervan in productiesystemen te vermijden. Vermijd ook het gebruik ervan voor kritieke beslissingen.
- Niet-beschrijvende gegevensresourcekolom- en tabelnamen hebben een aanzienlijke, negatieve invloed op de gegenereerde T-SQL-querykwaliteit. U wordt aangeraden beschrijvende namen te gebruiken.
- Het gebruik van te veel kolommen en tabellen kan de prestaties van AI-vaardigheden verlagen.
- De AI-vaardigheid is momenteel ontworpen om eenvoudige query's te verwerken. Complexe query's waarvoor veel joins of geavanceerde logica nodig zijn, hebben meestal een lagere betrouwbaarheid.