Översikt över Copilot för Data Warehouse
Gäller för:✅ Warehouse i Microsoft Fabric
Microsoft Copilot för Fabric Data Warehouse är en AI-assistent som är utformad för att effektivisera dina datalageruppgifter. Copilot integreras sömlöst med ditt Fabric-lager och ger intelligenta insikter som hjälper dig längs varje steg på vägen i dina T-SQL-utforskningar.
Copilot för Data Warehouse använder tabell- och visningsnamn, kolumnnamn, primärnyckel och metadata för sekundärnyckel för att generera T-SQL-kod. Copilot för Data Warehouse använder inte data i tabeller för att generera T-SQL-förslag.
Viktiga funktioner i Copilot för Warehouse är:
- Naturligt språk till SQL: Be Copilot att generera SQL-frågor med hjälp av enkla frågor om naturligt språk.
- Kodkomplettering: Förbättra kodningseffektiviteten med AI-baserade kodslutningar.
- Snabbåtgärder: Åtgärda och förklara SQL-frågor snabbt med lättillgängliga åtgärder.
- Intelligent Insights: Ta emot smarta förslag och insikter baserat på ditt lagerschema och dina metadata.
Det finns tre sätt att interagera med Copilot i Fabric Warehouse-redigeraren.
- Chattfönster: Använd chattfönstret för att ställa frågor till Copilot via naturligt språk. Copilot svarar med en genererad SQL-fråga eller ett naturligt språk baserat på den fråga som ställs.
- Kodavslut: Börja skriva T-SQL i SQL-frågeredigeraren och Copilot genererar automatiskt ett kodförslag som hjälper dig att slutföra frågan. Tabbnyckeln accepterar kodförslaget eller fortsätter att skriva för att ignorera förslaget.
- Snabbåtgärder: I menyfliksområdet i SQL-frågeredigeraren är alternativen Åtgärda och Förklara snabba åtgärder. Markera en SQL-fråga som du väljer och välj en av snabbåtgärdsknapparna för att utföra den valda åtgärden i frågan.
- Förklara: Copilot kan ge förklaringar av ditt SQL-fråge- och informationslagerschema i kommentarsformat.
- Korrigering: Copilot kan åtgärda fel i koden när felmeddelanden uppstår. Felscenarier kan innehålla felaktig/ej stödd T-SQL-kod, fel stavning med mera. Copilot kommer också att ge kommentarer som förklarar ändringarna och föreslår metodtips för SQL.
- Anvisningar: Använda Snabbåtgärder för Copilot för Fabric Data Warehouse
Här följer några tips för att maximera produktiviteten med Copilot.
- När du skapar frågor bör du börja med en tydlig och kortfattad beskrivning av den specifika information som du letar efter.
- Naturligt språk till SQL beror på uttrycksfulla tabell- och kolumnnamn. Om tabellen och kolumnerna inte är uttrycksfulla och beskrivande kanske Copilot inte kan konstruera en meningsfull fråga.
- Använd naturligt språk som gäller för din tabell och visa namn, kolumnnamn, primära nycklar och sekundärnycklar i ditt lager. Den här kontexten hjälper Copilot att generera korrekta frågor. Ange vilka kolumner du vill se, aggregeringar och eventuella filtreringsvillkor så explicit som möjligt. Copilot bör kunna korrigera stavfel eller förstå kontexten med tanke på schemakontexten.
- Skapa relationer i modellvyn för lagret för att öka noggrannheten för JOIN-instruktioner i dina genererade SQL-frågor.
- När du använder kodslutningar lämnar du en kommentar överst i frågan med
--
för att hjälpa till att vägleda Copilot med kontexten om den fråga som du försöker skriva. - Undvik tvetydigt eller alltför komplext språk i dina frågor. Förenkla frågan samtidigt som dess klarhet bibehålls. Den här redigeringen säkerställer att Copilot effektivt kan översätta den till en meningsfull T-SQL-fråga som hämtar önskade data från de associerade tabellerna och vyerna.
- För närvarande har naturligt språk till SQL stöd för engelska till T-SQL.
- Följande exempelfrågor är tydliga, specifika och skräddarsydda för egenskaperna för ditt schema och informationslager, vilket gör det enklare för Copilot att generera korrekta T-SQL-frågor:
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
- Administratören måste aktivera klientväxeln innan du börjar använda Copilot. Mer information finns i Klientinställningar för Copilot.
- Din F64- eller P1-kapacitet måste finnas i någon av de regioner som anges i den här artikeln, tillgänglighet för infrastrukturregion.
- Om din klientorganisation eller kapacitet ligger utanför USA eller Frankrike inaktiveras Copilot som standard såvida inte infrastrukturadministratören aktiverar data som skickas till Azure OpenAI kan bearbetas utanför klientorganisationens geografiska region, efterlevnadsgräns eller klientinställning för nationella molninstanser i infrastrukturadministratörsportalen.
- Copilot i Microsoft Fabric stöds inte på utvärderings-SKU:er. Endast betalda SKU:er (F64 eller högre eller P1 eller högre) stöds.
- Mer information finns i Översikt över Copilot i Infrastrukturresurser och Power BI.
Microsoft strävar efter att se till att våra AI-system styrs av våra AI-principer och ansvarsfull AI Standard. Dessa principer omfattar att ge våra kunder möjlighet att använda dessa system effektivt och i linje med deras avsedda användning. Vår strategi för ansvarsfull AI utvecklas kontinuerligt för att proaktivt ta itu med nya problem.
Copilot-funktioner i Fabric är byggda för att uppfylla Responsible AI Standard, vilket innebär att de granskas av tvärvetenskapliga team för potentiella skador och sedan förfinas för att inkludera åtgärder för dessa skador.
Mer information finns i Sekretess, säkerhet och ansvarsfull användning av Copilot för Data Warehouse (förhandsversion).
Här är de aktuella begränsningarna för Copilot för Data Warehouse:
- Copilot förstår inte tidigare indata och kan inte ångra ändringar när en användare genomför en ändring vid redigering, antingen via användargränssnittet eller chattfönstret. Du kan till exempel inte be Copilot att ångra mina fem senaste indata. Användarna kan dock fortfarande använda de befintliga alternativen för användargränssnittet för att ta bort oönskade ändringar eller frågor.
- Copilot kan inte göra ändringar i befintliga SQL-frågor. Om du till exempel ber Copilot att redigera en viss del av en befintlig fråga fungerar den inte.
- Copilot kan ge felaktiga resultat när avsikten är att utvärdera data. Copilot har bara åtkomst till informationslagerschemat, ingen av data inuti.
- Copilot-svar kan innehålla felaktigt innehåll eller innehåll av låg kvalitet, så se till att granska utdata innan du använder dem i ditt arbete.
- Personer som på ett meningsfullt sätt kan utvärdera innehållets noggrannhet och lämplighet bör granska utdata.
- Inställningar för Copilot-klientorganisation (förhandsversion)
- Så här gör du: Använda chattfönstret Copilot för Fabric Data Warehouse
- Anvisningar: Använda Snabbåtgärder för Copilot för Fabric Data Warehouse
- Gör så här: Använda Copilot-kodkomplettering för Fabric Data Warehouse
- Sekretess, säkerhet och ansvarsfull användning av Copilot för Data Warehouse (förhandsversion)