Copilot для аналитики в режиме реального времени (предварительная версия)
Copilot Для аналитики в режиме реального времени — это расширенное средство искусственного интеллекта, предназначенное для изучения данных и извлечения ценных аналитических сведений. Вы можете ввести вопросы о данных, которые затем автоматически превратятся в запросы язык запросов Kusto (KQL). Copilot упрощает процесс анализа данных как для опытных пользователей KQL, так и для специалистов по обработке и анализу данных гражданина.
Внимание
Эта функция доступна в предварительной версии.
Необходимые компоненты
- Рабочая область с емкостью с поддержкой Microsoft Fabric
- Доступ на чтение или запись к набору запросов KQL
Примечание.
- Администратору необходимо включить коммутатор клиента перед началом использования Copilot. Дополнительные сведения см. в параметрах клиента статьиCopilot.
- Емкость F64 или P1 должна находиться в одном из регионов, перечисленных в этой статье, доступности региона Fabric.
- Если клиент или емкость находятся за пределами США или Франции, по умолчанию отключен, Copilot если администратор клиента Fabric не разрешает обработку данных, отправленных в Azure OpenAI, за пределами географического региона, границы соответствия или клиента национального экземпляра облака на портале администрирования Fabric.
- Copilot в Microsoft Fabric не поддерживается в пробных номерах SKU. Поддерживаются только платные номера SKU (F64 или более поздней версии, или P1 или более поздней версии).
- Copilot В настоящее время структура развертывается в общедоступной предварительной версии и, как ожидается, будет доступна для всех клиентов к концу марта 2024 года.
- Дополнительные сведения см. в статье "Обзор Copilot " в Fabric и Power BI .
Возможности аналитики в режиме реального Copilot времени
Copilotдля аналитики в режиме реального времени позволяет легко переводить запросы естественного языка в язык запросов Kusto (KQL). Copilot выступает в качестве моста между повседневным языком и техническими недостатками KQL, и в этом случае устраняет барьеры внедрения для специалистов по обработке и анализу данных граждан. Используя расширенное распознавание речи OpenAI, эта функция позволяет отправлять бизнес-вопросы в знакомом, естественном языке, который затем преобразуется в запросы KQL. Copilot ускоряет производительность, упрощая процесс создания запросов с помощью удобного и эффективного подхода к анализу данных.
Доступ к аналитике в режиме реального времени Copilot
- Чтобы получить доступ к Copilot аналитике в режиме реального времени, перейдите к новому или существующему набору запросов KQL.
- подключение к базе данных. Дополнительные сведения см. в разделе "Выбор базы данных"
- Выберите кнопку Copilot.
- Copilot В области введите свой бизнес-вопрос на естественном языке.
- Нажмите ВВОД. Через несколько секунд Copilot будет создан запрос KQL на основе входных данных. Вы можете скопировать запрос в буфер обмена или вставить его непосредственно в редактор запросов KQL. Чтобы запустить запрос в редакторе запросов, необходимо иметь доступ на запись к набору запросов KQL.
- Нажмите кнопку Запустить, чтобы выполнить запрос.
Примечание.
- Copilot не создает команды управления.
- Copilot не выполняется автоматически созданный запрос KQL. Пользователям рекомендуется выполнять запросы по своему усмотрению.
Вы можете продолжать задавать вопросы и создавать запросы в Copilot области, но каждый вопрос оценивается отдельно и не подключен к предыдущим вопросам или их ответам.
Повышение точности для аналитики в режиме реального Copilot времени
Ниже приведены некоторые советы, которые помогут повысить точность запросов KQL, созданных Copilotв следующих целях:
- Начните с простых запросов естественного языка, чтобы узнать о текущих возможностях и ограничениях. Затем постепенно переходите к более сложным запросам.
- Означайте задачу точно и избегайте неоднозначности. Образы, которым вы предоставили общий доступ к запросу естественного языка, с несколькими экспертами KQL из вашей команды, не добавляя устные инструкции , смогут ли они создать правильный запрос?
- Укажите все соответствующие сведения, которые помогут модели создать наиболее точный запрос. Если вы можете указать таблицы, операторы или функции, критически важные для запроса.
- Подготовьте базу данных: добавьте свойства документации для описания общих таблиц и столбцов. Это может быть избыточно для описательных имен (например, метки времени), но крайне важно описать таблицы или столбцы с бессмысленными именами. Вам не нужно добавлять документы в таблицы или столбцы, которые редко используются. Дополнительные сведения см. в команде ALTER TABLE-docstrings.
- Чтобы улучшить Copilot результаты, выберите значок "Нравится " или "Не нравится" , чтобы отправить комментарии в форме отправки отзывов .
Примечание.
Форма отправки отзывов отправляет имя базы данных, его URL-адрес, запрос KQL, созданный copilot, и любой бесплатный текстовый ответ, который вы включаете в отправку отзывов. Результаты выполненного запроса KQL не отправляются.
Ограничения
- Copilot может предложить потенциально неточные или вводящие в заблуждение запросы KQL из-за:
- Сложные и длинные входные данные пользователя.
- Входные данные пользователя, которые направляются к сущностям базы данных, которые не являются таблицами базы данных KQL или материализованными представлениями (например, функция KQL.)
- Более 10 000 одновременных пользователей в организации могут привести к сбою или значительному повышению производительности.
Связанный контент
Обратная связь
https://aka.ms/ContentUserFeedback.
Ожидается в ближайшее время: в течение 2024 года мы постепенно откажемся от GitHub Issues как механизма обратной связи для контента и заменим его новой системой обратной связи. Дополнительные сведения см. в разделеОтправить и просмотреть отзыв по