O que é o Copilot in Fabric na carga de trabalho do Data Warehouse (Visualização)?

2025-04-30

Aplica-se a:✅ endpoint de análise SQL e armazém de dados no Microsoft Fabric

O Copilot no Fabric para a carga de trabalho de armazém de dados é um assistente de IA projetado para simplificar as suas tarefas de armazém de dados. O Copilot integra-se perfeitamente ao seu armazém de dados no Fabric, fornecendo informações inteligentes para ajudá-lo ao longo de cada etapa do caminho em suas explorações T-SQL.

O Copilot no Fabric Data Warehouse utiliza nomes de tabelas e vistas, nomes de colunas, metadados de chave primária e chave estrangeira para gerar código T-SQL. O copiloto do Microsoft Fabric no Data Warehouse não usa os dados nas tabelas para gerar sugestões de T-SQL.

Características do Copilot no Fabric Data Warehouse

O Copilot no Fabric Data Warehouse oferece os seguintes recursos:

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.
Intelligent Insights: Receba sugestões inteligentes e insights com base no esquema do seu armazém e metadados.

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

Painel de bate-papo do copiloto no Fabric Data Warehouse: use o painel de bate-papo para fazer perguntas ao Copilot por meio de linguagem natural. O Copilot responde com uma consulta SQL gerada ou linguagem natural com base na pergunta feita.
- Linguagem Natural para SQL: Gere código T-SQL e obtenha sugestões de perguntas a fazer para acelerar o seu fluxo de trabalho.
Conclusão de código do Copilot no Fabric Data Warehouse: Comece a escrever T-SQL no editor de consultas SQL, e o Copilot gera automaticamente uma sugestão de código para ajudar a completar a sua consulta. A tecla Tab aceita a sugestão de código, ou pode continuar a escrever para ignorar a sugestão.
Ações rápidas do copiloto no Fabric Data Warehouse: 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 fornece comentários que explicam as alterações e sugerem práticas recomendadas de SQL.

Ativar Copilot

O seu administrador precisa ativar a alternância de inquilinos antes de começar a usar o Copilot. Para obter mais informações, consulte Definições de inquilino do Copilot.
A sua capacidade F2 ou P1 precisa estar numa das regiões listadas em disponibilidade regional do Fabric.
Se o seu locatário ou capacidade estiver fora dos EUA ou da França, o Copilot será desabilitado por padrão, a menos que o administrador do locatário do Fabric habilite que os Dados enviados para o Azure OpenAI possam ser processados fora da região geográfica, do limite de conformidade ou da configuração de locatário da instância de nuvem nacional do seu locatário no portal de Administração do Fabric.
O Copilot da Microsoft Fabric não é suportado em SKUs de testes. Apenas SKUs pagos (F2 ou superior, ou P1 ou superior) são suportados no momento.
Para obter mais informações, consulte Visão Geral do Copilot no Fabric e no Power BI.

Práticas recomendadas para usar o Copilot no Data Warehouse de Fabric

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 a completação de código, deixe um comentário na parte superior da consulta com -- para ajudar a orientar o CoPilot com contexto sobre a consulta que está a tentar 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.

Exemplos de sugestões

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

Observação

A IA alimenta o Copilot, então surpresas e erros são possíveis.

Uso responsável de IA do Copilot

Para ver as diretrizes da Microsoft para o uso responsável de Inteligência Artificial no Fabric Data Warehouse, consulte Privacidade, segurança e uso responsável do Copilot.

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.

Limitações

Aqui estão as limitações atuais do Copilot no Fabric in 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, não pode pedir ao Copilot para desfazer as minhas últimas cinco ações. No entanto, os utilizadores ainda podem usar as opções da interface de utilizador existentes para eliminar mudanças ou consultas que não desejam.
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 apenas tem acesso ao esquema do armazém, mas não aos dados internos.
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.

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