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Visão geral do Copilot para Data Warehouse

Aplica-se a:✅ Armazém no Microsoft Fabric

O Microsoft Copilot for Fabric Data Warehouse é um assistente de IA projetado para simplificar suas tarefas de armazenamento de dados. O Copilot integra-se perfeitamente ao seu armazém de malha, fornecendo informações inteligentes para ajudá-lo ao longo de cada etapa do caminho em suas explorações T-SQL.

Introdução ao Copilot para Data Warehouse

O Copilot for Data Warehouse utiliza nomes de tabelas e exibições, nomes de colunas, chave primária e metadados de chave estrangeira para gerar código T-SQL. O Copilot for Data Warehouse não usa dados em tabelas para gerar sugestões T-SQL.

As principais características do Copilot for Warehouse incluem:

  • Natural Language to SQL: Peça ao Copilot para gerar consultas SQL usando perguntas simples de linguagem natural.
  • Conclusão de código: melhore sua eficiência de codificação com completações de código alimentadas por IA.
  • Ações rápidas: corrija e explique rapidamente consultas SQL com ações prontamente disponíveis.
  • Insights inteligentes: receba sugestões e insights inteligentes com base no esquema e nos metadados do seu armazém.

Há três maneiras de interagir com o Copilot no editor do Fabric Warehouse.

  • Painel de bate-papo: use o painel de bate-papo para fazer perguntas ao Copilot por meio de linguagem natural. O Copilot responderá com uma consulta SQL gerada ou linguagem natural com base na pergunta feita.
  • Conclusão de código: Comece a escrever T-SQL no editor de consultas SQL e o Copilot gerará automaticamente uma sugestão de código para ajudar a concluir sua consulta. A tecla Tab aceita a sugestão de código ou continua digitando para ignorar a sugestão.
  • Ações rápidas: na faixa de opções do editor de consultas SQL, as opções Corrigir e Explicar são ações rápidas. Realce uma consulta SQL de sua escolha e selecione um dos botões de ação rápida para executar a ação selecionada em sua consulta.
    • Explicar: O Copilot pode fornecer explicações em linguagem natural da sua consulta SQL e esquema de armazém em formato de comentários.
    • Correção: Copilot pode corrigir erros em seu código como mensagens de erro surgem. Os cenários de erro podem incluir código T-SQL incorreto/sem suporte, ortografias erradas e muito mais. O Copilot também fornecerá comentários que explicam as alterações e sugerem práticas recomendadas de SQL.
    • Como usar as ações rápidas do Copilot para o Fabric Data Warehouse

Use o Copilot de forma eficaz

Aqui estão algumas dicas para maximizar a produtividade com o Copilot.

  • Ao criar prompts, certifique-se de começar com uma descrição clara e concisa das informações específicas que você está procurando.
  • A linguagem natural para SQL depende de nomes expressivos de tabelas e colunas. Se a tabela e as colunas não forem expressivas e descritivas, o Copilot pode não conseguir construir uma consulta significativa.
  • Utilize linguagem natural aplicável à tabela e veja nomes, nomes de colunas, chaves primárias e chaves estrangeiras do seu armazém. Esse contexto ajuda o Copilot a gerar consultas precisas. Especifique quais colunas você deseja ver, agregações e quaisquer critérios de filtragem da forma mais explícita possível. O copiloto deve ser capaz de corrigir erros de digitação ou entender o contexto, dado o contexto do seu esquema.
  • Crie relacionamentos na visualização de modelo do depósito para aumentar a precisão das instruções JOIN em suas consultas SQL geradas.
  • Ao usar auto-completar código, deixe um comentário na parte superior da consulta para -- ajudar a orientar o Copilot com contexto sobre a consulta que você está tentando escrever.
  • Evite linguagem ambígua ou excessivamente complexa em suas solicitações. Simplifique a pergunta, mantendo a sua clareza. Essa edição garante que o Copilot possa efetivamente traduzi-lo em uma consulta T-SQL significativa que recupera os dados desejados das tabelas e exibições associadas.
  • Atualmente, a linguagem natural para SQL suporta a linguagem inglesa para T-SQL.
  • Os prompts de exemplo a seguir são claros, específicos e adaptados às propriedades do seu esquema e data warehouse, tornando mais fácil para o Copilot gerar consultas T-SQL precisas:
    • 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

Ativar o Copilot

O que devo saber para usar o Copilot de forma responsável?

A Microsoft está comprometida em garantir que nossos sistemas de IA sejam guiados por nossos princípios de IA e Padrão de IA Responsável. Estes princípios incluem capacitar os nossos clientes para utilizarem estes sistemas de forma eficaz e de acordo com as utilizações pretendidas. A nossa abordagem à IA responsável está em constante evolução para abordar proativamente questões emergentes.

Os recursos do copiloto no Fabric são criados para atender ao Padrão de IA Responsável, o que significa que eles são revisados por equipes multidisciplinares quanto a possíveis danos e, em seguida, refinados para incluir mitigações para esses danos.

Para obter mais informações, consulte Privacidade, segurança e uso responsável do Copilot for Data Warehouse (visualização).

Limitações do Copilot para Data Warehouse

Aqui estão as limitações atuais do Copilot for Data Warehouse:

  • O Copilot não entende as entradas anteriores e não pode desfazer alterações depois que um usuário confirma uma alteração durante a criação, seja por meio da interface do usuário ou do painel de chat. Por exemplo, você não pode pedir ao Copilot para "Desfazer minhas últimas 5 entradas". No entanto, os usuários ainda podem usar as opções de interface do usuário existentes para excluir alterações ou consultas indesejadas.
  • O copiloto não pode fazer alterações em consultas SQL existentes. Por exemplo, se você pedir ao Copilot para editar uma parte específica de uma consulta existente, ela não funcionará.
  • O copiloto pode produzir resultados imprecisos quando a intenção é avaliar dados. O Copilot só tem acesso ao esquema do armazém, nenhum dos dados dentro.
  • As respostas do copiloto podem incluir conteúdo impreciso ou de baixa qualidade, portanto, certifique-se de revisar os resultados antes de usá-los em seu trabalho.
  • As pessoas que são capazes de avaliar significativamente a precisão e adequação do conteúdo devem rever os resultados.