Przeczytaj w języku angielskim

Udostępnij za pośrednictwem


Omówienie narzędzia Copilot dla magazynu danych

Dotyczy:✅ Magazyn w usłudze Microsoft Fabric

Microsoft Copilot for Fabric Data Warehouse to asystent sztucznej inteligencji zaprojektowany w celu usprawnienia zadań magazynowania danych. Rozwiązanie Copilot bezproblemowo integruje się z magazynem usługi Fabric, zapewniając inteligentne szczegółowe informacje ułatwiające wykonywanie poszczególnych kroków eksploracji języka T-SQL.

Wprowadzenie do rozwiązania Copilot dla magazynu danych

Copilot for Data Warehouse wykorzystuje nazwy tabel i widoków, nazwy kolumn, klucz podstawowy i metadane klucza obcego do generowania kodu T-SQL. Narzędzie Copilot for Data Warehouse nie używa danych w tabelach do generowania sugestii języka T-SQL.

Najważniejsze funkcje copilot for Warehouse obejmują:

  • Język naturalny do języka SQL: Poproś Copilota o generowanie zapytań SQL przy użyciu prostych pytań dotyczących języka naturalnego.
  • Uzupełnianie kodu: zwiększ wydajność kodowania dzięki uzupełnianiom kodu opartego na sztucznej inteligencji.
  • Szybkie akcje: szybkie naprawianie i wyjaśnianie zapytań SQL przy użyciu łatwo dostępnych akcji.
  • Inteligentne szczegółowe informacje: otrzymywanie inteligentnych sugestii i szczegółowych informacji na podstawie schematu i metadanych magazynu.

Istnieją trzy sposoby interakcji z copilot w edytorze magazynu sieci szkieletowej.

  • Okienko czatu: okienko czatu umożliwia zadawanie pytań za pomocą języka naturalnego. Copilot odpowie za pomocą wygenerowanego zapytania SQL lub języka naturalnego na podstawie zadanego pytania.
  • Uzupełnianie kodu: Rozpoczęcie pisania języka T-SQL w edytorze zapytań SQL i Copilot automatycznie wygeneruje sugestię dotyczącą kodu, aby ułatwić ukończenie zapytania. Tab akceptuje sugestię kodu lub ciągle pisze, aby zignorować sugestię.
  • Szybkie akcje: na wstążce edytora zapytań SQL opcje Napraw i Wyjaśnij są szybkimi akcjami. Wyróżnij wybrane zapytanie SQL i wybierz jeden z przycisków szybkiej akcji, aby wykonać wybraną akcję w zapytaniu.
    • Wyjaśnienie: Copilot może udostępniać wyjaśnienia języka naturalnego dotyczące zapytania SQL i schematu magazynu w formacie komentarzy.
    • Poprawka: Copilot może naprawić błędy w kodzie w miarę pojawiania się komunikatów o błędach. Scenariusze błędów mogą zawierać niepoprawny/nieobsługiwany kod T-SQL, nieprawidłowe pisownie i nie tylko. Copilot udostępni również komentarze, które wyjaśniają zmiany i sugerują najlepsze rozwiązania dotyczące języka SQL.
    • Instrukcje: używanie szybkich akcji copilot dla magazynu danych sieci szkieletowej

Efektywne korzystanie z narzędzia Copilot

Oto kilka wskazówek dotyczących maksymalizacji produktywności dzięki Copilot.

  • Podczas tworzenia monitów pamiętaj, aby rozpocząć od jasnego i zwięzłego opisu konkretnych informacji, których szukasz.
  • Język naturalny do języka SQL zależy od wyrazistych nazw tabel i kolumn. Jeśli tabela i kolumny nie są wyraziste i opisowe, copilot może nie być w stanie skonstruować znaczącego zapytania.
  • Użyj języka naturalnego, który ma zastosowanie do nazw tabel i widoków, nazw kolumn, kluczy podstawowych i kluczy obcych magazynu. Ten kontekst pomaga copilot wygenerować dokładne zapytania. Określ kolumny, które mają być widoczne, agregacje i wszelkie kryteria filtrowania tak jawnie, jak to możliwe. Copilot powinien być w stanie poprawić literówki lub zrozumieć kontekst, biorąc pod uwagę kontekst schematu.
  • Utwórz relacje w widoku modelu magazynu, aby zwiększyć dokładność instrukcji JOIN w wygenerowanych zapytaniach SQL.
  • W przypadku korzystania z uzupełniania kodu pozostaw komentarz w górnej części zapytania -- , aby ułatwić przewodnik Copilot z kontekstem dotyczącym zapytania, które próbujesz napisać.
  • Unikaj niejednoznacznego lub zbyt złożonego języka w monitach. Uprość pytanie przy zachowaniu jego jasności. Dzięki tej edycji copilot może skutecznie przetłumaczyć go na znaczące zapytanie T-SQL, które pobiera żądane dane ze skojarzonych tabel i widoków.
  • Obecnie język naturalny do języka SQL obsługuje język angielski do języka T-SQL.
  • Poniższe przykładowe monity są jasne, specyficzne i dostosowane do właściwości schematu i magazynu danych, co ułatwia copilot generowanie dokładnych zapytań języka T-SQL:
    • 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

Włącz usługę Copilot

Co należy wiedzieć, aby korzystać z Copilot w odpowiedzialny sposób?

Firma Microsoft zobowiązała się do zapewnienia, że nasze systemy sztucznej inteligencji są sterowane naszymi zasadami sztucznej inteligencji i standardem Odpowiedzialnej sztucznej inteligencji. Zasady te obejmują umożliwienie naszym klientom efektywnego korzystania z tych systemów i zgodnie z ich zamierzonymi zastosowaniami. Nasze podejście do odpowiedzialnej sztucznej inteligencji stale ewoluuje, aby aktywnie rozwiązywać pojawiające się problemy.

Funkcje Copilot w usłudze Fabric są tworzone w celu spełnienia standardu odpowiedzialnej sztucznej inteligencji, co oznacza, że są one sprawdzane przez zespoły wielodyscyplinarne pod kątem potencjalnych szkód, a następnie udoskonalone w celu uwzględnienia środków zaradczych dla tych szkód.

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Prywatność, zabezpieczenia i odpowiedzialne korzystanie z rozwiązania Copilot dla magazynu danych (wersja zapoznawcza).

Ograniczenia funkcji Copilot dla magazynu danych

Poniżej przedstawiono bieżące ograniczenia funkcji Copilot dla magazynu danych:

  • Copilot nie rozumie poprzednich danych wejściowych i nie może cofnąć zmian po zatwierdzeniu zmiany przez użytkownika podczas tworzenia za pośrednictwem interfejsu użytkownika lub okienka czatu. Na przykład nie można poprosić Copilota o "Cofnij moje ostatnie 5 danych wejściowych". Jednak użytkownicy nadal mogą używać istniejących opcji interfejsu użytkownika do usuwania niepożądanych zmian lub zapytań.
  • Copilot nie może wprowadzać zmian w istniejących zapytaniach SQL. Jeśli na przykład poprosisz Copilota o edycję określonej części istniejącego zapytania, nie zadziała.
  • Copilot może generować niedokładne wyniki, gdy intencją jest ocena danych. Copilot ma dostęp tylko do schematu magazynu, żaden z danych wewnątrz.
  • Odpowiedzi copilot mogą zawierać niedokładne lub niskiej jakości zawartość, dlatego przed użyciem ich w pracy należy przejrzeć dane wyjściowe.
  • Osoby, które mogą znacząco ocenić dokładność i odpowiednią zawartość, powinny przejrzeć dane wyjściowe.