Что такое Copilot в рабочей нагрузке Data Warehouse (предварительный просмотр)?

Область применения: ✅ конечная точка аналитики SQL и хранилище в Microsoft Fabric

Copilot в хранилище данных Fabric — это помощник по искусственному интеллекту, предназначенный для упрощения задач хранения данных. Copilot легко интегрируется с хранилищем данных в Fabric, предоставляя интеллектуальные аналитические сведения, которые помогут вам на каждом шаге в изучении T-SQL.

Copilot в Fabric Data Warehouse использует имена таблиц и представлений, имена столбцов, первичный ключ и метаданные внешнего ключа для генерации T-SQL-кода. Copilot в хранилище данных Fabric не использует данные в таблицах для создания предложений T-SQL.

Функции Copilot в хранилище данных Fabric

Copilot в хранилище данных Fabric предлагает следующие функции:

• Естественный язык в SQL: попросите Copilot создать запросы SQL с помощью простых вопросов о естественном языке.
• Завершение кода. Повышение эффективности написания кода с помощью завершения кода на основе искусственного интеллекта.
• Быстрые действия: быстро исправляйте и объясняйте SQL-запросы, используя доступные действия.
• Intelligent Insights: получение умных предложений и аналитических сведений на основе схемы и метаданных хранилища.

Существует три способа взаимодействия с Copilot в редакторе хранилища Fabric.

• Панель чата Copilot: используйте панель чата, чтобы задавать вопросы Copilot на естественном языке. Copilot отвечает на созданный SQL-запрос или естественный язык на основе заданного вопроса.

  • Естественный язык в SQL: создайте код T-SQL и получите предложения по вопросам, чтобы ускорить рабочий процесс.

• Завершение кода Copilot: Начните писать T-SQL в редакторе SQL-запросов, и Copilot автоматически генерирует предложение кода, чтобы помочь завершить ваш запрос. Клавиша Tab принимает предложение кода или продолжайте ввод, чтобы игнорировать предложение.

• Быстрые действия Copilot: В ленте редактора SQL-запросов опции Fix и Explain — это быстрые действия. Выделите выбранный SQL-запрос и выберите одну из кнопок быстрого действия, чтобы выполнить выбранное действие в запросе.

  • Объяснить: Copilot может предоставлять объяснения естественного языка для запроса SQL и схемы хранилища в формате комментариев.
  • Исправление. Copilot может исправить ошибки в коде по мере возникновения сообщений об ошибках. Сценарии ошибок могут включать неправильный или неподдерживаемый код T-SQL, неправильные орфографии и многое другое. Copilot также предоставляет комментарии, объясняющие изменения и предлагающие лучшие практики SQL.

Включить Copilot

• Администратору необходимо включить коммутатор клиента, прежде чем приступить к использованию Copilot. Дополнительные сведения см. в разделе "Параметры клиента Copilot".
• Емкость F2 или P1 должна находиться в одном из регионов, указанных в разделе Доступность регионов Fabric.
• Если ваш тенант или емкость находятся за пределами США или Франции, Copilot отключен по умолчанию, если администратор тенанта Fabric не включит параметр арендатора Обработка данных, отправляемых в Azure OpenAI, может осуществляться за пределами географического региона емкости, границ соответствия или национального облачного экземпляра на портале администрирования Fabric.
• Copilot в Microsoft Fabric не поддерживается в пробных версиях SKU. В настоящее время поддерживаются только платные SKU (F2 или выше, или P1 или выше).
• Дополнительные сведения см. в разделе "Общие сведения о Copilot" в Fabric и Power BI.

Рекомендации по использованию Copilot в хранилище данных Fabric

Ниже приведены некоторые советы по максимизации производительности с помощью Copilot.

• При создании заданий начните с чёткого и краткого описания конкретной информации, которую вы ищете.
• Естественный язык в SQL зависит от выражений таблиц и имен столбцов. Если таблица и столбцы не являются экспрессивными и описательными, Copilot может не создавать значимый запрос.
• Используйте естественный язык в названиях таблиц и представлений, столбцов, первичных и внешних ключей вашего хранилища данных. Этот контекст помогает Copilot создавать точные запросы. Как можно чётко указывайте, какие столбцы вы хотите видеть, агрегации и критерии фильтрации. Copilot должен иметь возможность исправить опечатки или понять контекст, учитывая контекст схемы.
• Создайте связи в представлении модели хранилища данных, чтобы повысить точность операторов JOIN в создаваемых SQL-запросах.
• При использовании завершения кода оставьте комментарий с -- в верхней части запроса, чтобы помочь Copilot лучше понять контекст запроса, который вы пытаетесь написать.
• Избегайте неоднозначного или чрезмерно сложного языка в запросах. Упростите вопрос при сохранении ясности. Это редактирование гарантирует, что Copilot может эффективно преобразовать его в значимый запрос T-SQL, который извлекает нужные данные из связанных таблиц и представлений.
• В настоящее время естественный язык для SQL поддерживает английский язык в T-SQL.

Примеры запросов

• В следующем примере запросы являются четкими, конкретными и адаптированными к свойствам схемы и хранилища данных, что упрощает создание точных запросов T-SQL для Copilot:

    - 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

Note

ИИ работает на основе Copilot, поэтому возможны сюрпризы и ошибки.

Ответственное использование ИИ Copilot

Чтобы ознакомиться с рекомендациями Microsoft по ответственному ИИ в Fabric Data Warehouse, см. раздел «Конфиденциальность, безопасность и ответственное использование ИИ Copilot».

Корпорация Майкрософт стремится гарантировать, что наши системы ИИ руководствуются нашими принципами ИИ и ответственным стандартом ИИ. Эти принципы включают расширение возможностей наших клиентов эффективно использовать эти системы и в соответствии с их предполагаемым использованием. Наш подход к ответственному ИИ постоянно развивается для упреждающего решения возникающих проблем.

Limitations

Ниже приведены текущие ограничения Copilot в Fabric для хранилища данных:

• Copilot не понимает предыдущие вводные данные и не может отменить изменения после того, как пользователь вносит изменения при авторинге — ни через интерфейс, ни через панель чата. Например, вы не можете попросить Copilot отменить мои последние пять вводных данных. Однако вы всё равно можете использовать существующие настройки интерфейса для удаления нежелательных изменений или запросов.
• Copilot не может вносить изменения в существующие запросы SQL. Например, если вы попросите Copilot изменить определенную часть существующего запроса, она не работает.
• Copilot может создавать неточные результаты, когда намерение заключается в оценке данных. Copilot имеет доступ только к схеме хранилища и не имеет доступа к содержащимся в нем данным.
• Ответы Copilot могут содержать неточный или низкокачественный контент, поэтому обязательно проверьте результаты перед их использованием в работе.
• Люди, которые могут осмысленно оценить точность и правильность содержимого, должны просмотреть выходные данные.

Связанный контент

• Параметры клиента Copilot и агента
• Как пользоваться панелью чата Copilot в Fabric Data Warehouse (Предварительный просмотр)
• Как использовать быстрые действия Copilot в Fabric Data Warehouse (предварительная версия)
• Как использовать Copilot завершение кода в Fabric Data Warehouse (Предварительный просмотр)
• Конфиденциальность, безопасность и ответственное использование Copilot in Fabric с помощью ИИ в рабочей нагрузке Data Warehouse (Предварительный просмотр)