Pojęcia dotyczące umiejętności sztucznej inteligencji (wersja zapoznawcza)
Dzięki umiejętnościom sztucznej inteligencji usługi Microsoft Fabric możesz zwiększyć dostępność danych współpracownikom. Możesz skonfigurować system generowania sztucznej inteligencji w celu generowania zapytań, które odpowiadają na pytania dotyczące danych. Po skonfigurowaniu umiejętności sztucznej inteligencji możesz udostępnić ją współpracownikom, którzy mogą następnie zadawać pytania w języku angielskim. Na podstawie ich pytań sztuczna inteligencja generuje zapytania dotyczące danych, które odpowiadają na te pytania.
Ważne
Ta funkcja jest dostępna w wersji zapoznawczej.
Jak działa umiejętność sztucznej inteligencji
Umiejętność sztucznej inteligencji opiera się na generowaniu sztucznej inteligencji, w szczególności na dużych modelach językowych (LLM). Te moduły LLM mogą generować zapytania, na przykład zapytania T-SQL, na podstawie określonego schematu i pytania. System wysyła pytanie w umiejętności sztucznej inteligencji, informacje o wybranych danych (w tym nazwy tabel i kolumn oraz typy danych znalezione w tabelach) do usługi LLM. Następnie żąda generowania zapytania T-SQL, które odpowiada na pytanie. Przeanalizuj wygenerowane zapytanie, aby najpierw upewnić się, że nie zmienia danych w żaden sposób. Następnie wykonaj to zapytanie. Na koniec pokaż wyniki wykonywania zapytania. Umiejętność sztucznej inteligencji jest przeznaczona do uzyskiwania dostępu do określonych zasobów bazy danych, a następnie generowania i wykonywania odpowiednich zapytań języka T-SQL.
Konfiguracja umiejętności sztucznej inteligencji
Zastanów się nad umiejętnościami sztucznej inteligencji, ponieważ możesz myśleć o raportach usługi Power BI. Najpierw skompilujesz raport, a następnie udostępnisz raport współpracownikom, którzy mogą z niego korzystać, aby uzyskać szczegółowe informacje o danych. Umiejętność sztucznej inteligencji działa w podobny sposób. Musisz najpierw utworzyć i skonfigurować umiejętności sztucznej inteligencji. Następnie możesz udostępnić go współpracownikom.
Przed prawidłowym działaniem umiejętności sztucznej inteligencji należy oczekiwać obsługi pewnych niezbędnych kroków konfiguracji. Umiejętność sztucznej inteligencji może często dostarczać gotowe odpowiedzi na uzasadnione pytania, ale może dostarczyć niepoprawnych odpowiedzi na konkretną sytuację. Zazwyczaj występują nieprawidłowe odpowiedzi, ponieważ w firmie, konfiguracji lub definicji kluczowych terminów brakuje kontekstu sztucznej inteligencji. Aby rozwiązać ten problem, podaj sztuczną inteligencję z instrukcjami i przykładowymi parami question-query. Możesz użyć tych zaawansowanych technik, aby pokierować sztuczną inteligencją do odpowiednich odpowiedzi.
Różnica między umiejętnościami sztucznej inteligencji a copilot
Technologia za umiejętnościami sztucznej inteligencji i copilots fabric jest podobna. Obaj używają generowania sztucznej inteligencji do wnioskowania o danych. Mają one również pewne kluczowe różnice:
- Konfiguracja: dzięki umiejętnościom sztucznej inteligencji możesz skonfigurować sztuczną inteligencję tak, aby zachowywała się tak, jak potrzebujesz. Możesz podać instrukcje i przykłady, które dostosowyją go do konkretnego przypadku użycia. Copilot sieci szkieletowej nie oferuje tej elastyczności konfiguracji.
- Przypadek użycia: Copilot może pomóc w pracę nad siecią szkieletową. Może to pomóc w generowaniu kodu notesu lub zapytań magazynu danych. Natomiast umiejętność sztucznej inteligencji działa niezależnie. W końcu możesz połączyć go z usługą Microsoft Teams i innymi obszarami spoza sieci Szkieletowej.
Ocena umiejętności sztucznej inteligencji
- Zespół produktu przetestował umiejętności sztucznej inteligencji na różnych publicznych i prywatnych testach porównawczych zadań T-SQL w celu ustalenia jakości zapytań SQL.
- Zespół produktu zainwestował również w dodatkowe środki zaradcze szkody. Obejmują one metody technologiczne, które koncentrują się na danych wyjściowych copilot w kontekście wybranych źródeł danych.
Ograniczenia
Umiejętność sztucznej inteligencji jest obecnie dostępna w publicznej wersji zapoznawczej i ma ograniczenia. Aktualizacje poprawią umiejętności sztucznej inteligencji w czasie.
- Generowanie sztucznej inteligencji nie interpretuje wyników wykonanego zapytania T-SQL. Generuje tylko to zapytanie.
- Umiejętność sztucznej inteligencji może zwracać nieprawidłowe odpowiedzi. Należy przetestować umiejętności sztucznej inteligencji ze współpracownikami, aby sprawdzić, czy odpowiada na pytania zgodnie z oczekiwaniami. Jeśli popełnia błędy, podaj więcej przykładów i instrukcji.
- Obsługiwane są tylko zapytania T-SQL dotyczące magazynów i magazynów typu lakehouse.
- Umiejętność sztucznej inteligencji generuje tylko zapytania "odczytu" języka T-SQL. Nie generuje zapytań T-SQL, które tworzą, aktualizują lub usuwają dane.
- Umiejętność sztucznej inteligencji może uzyskiwać dostęp tylko do danych, które podajesz. Używa tylko konfiguracji zasobów danych, które podajesz.
- Umiejętność sztucznej inteligencji ma uprawnienia dostępu do danych, które są zgodne z uprawnieniami przyznanymi pytań dotyczących umiejętności sztucznej inteligencji. Dzieje się tak, gdy umiejętności sztucznej inteligencji są publikowane w innych lokalizacjach, na przykład Copilot dla platformy Microsoft 365 lub Microsoft Copilot Studio.
- Nie możesz użyć umiejętności sztucznej inteligencji, aby uzyskać dostęp do zasobów danych bez struktury. Te zasoby obejmują na przykład pliki .pdf, .docx lub .txt.
- Obecnie można wybrać tylko jeden magazyn lub pojedynczy magazyn.
- Umiejętność sztucznej inteligencji nie obsługuje interfejsu konwersacyjnego. Każde pytanie musi być w pełni samodzielne. Nie pamięta wcześniejszych pytań.
- Blokuje pytania lub instrukcje w języku innym niż angielski.
- Nie można połączyć umiejętności sztucznej inteligencji z interfejsami copilots, Microsoft Teams lub innymi środowiskami poza usługą Fabric.
- Nie można zmienić funkcji LLM używanej przez umiejętności sztucznej inteligencji.
- Umiejętność sztucznej inteligencji traci dokładność, jeśli używasz nieskrypcyjnych nazw kolumn.
- Umiejętność sztucznej inteligencji traci dokładność, jeśli używasz dużych schematów z dziesiątkami tabel.
- Umiejętność sztucznej inteligencji jest w stanie wersji zapoznawczej. Ma ograniczony zakres i może zawierać błędy. Ze względu na te zagadnienia zalecamy unikanie jego używania w systemach produkcyjnych. Należy również unikać jego używania w przypadku krytycznych decyzji.
- Nieskrypcyjne nazwy zasobów danych i tabel mają znaczący, negatywny wpływ na jakość wygenerowanego zapytania T-SQL. Zalecamy używanie nazw opisowych.
- Użycie zbyt wielu kolumn i tabel może obniżyć wydajność umiejętności sztucznej inteligencji.
- Umiejętność sztucznej inteligencji jest obecnie przeznaczona do obsługi prostych zapytań. Złożone zapytania, które wymagają wielu sprzężeń lub zaawansowanej logiki, zwykle mają niższą niezawodność.