ความเป็นส่วนตัว ความปลอดภัย และการใช้ความรับผิดชอบของ Copilot สําหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล
ในบทความนี้ เรียนรู้วิธี การทํางานของ Microsoft Copilot สําหรับวิทยาศาสตร์ ข้อมูล ทําให้ข้อมูลธุรกิจของคุณปลอดภัยและเป็นไปตามข้อกําหนดด้านความเป็นส่วนตัวและวิธีการใช้ AI ที่สร้างอย่างรับผิดชอบ สําหรับภาพรวมของหัวข้อเหล่านี้สําหรับCopilotใน Fabric ดูความเป็นส่วนตัว ความปลอดภัย และความรับผิดชอบสําหรับ Copilot (ตัวอย่าง)
ด้วย Copilot สําหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลใน Microsoft Fabric และคุณลักษณะ AI แบบสร้างอื่นๆ ในการแสดงตัวอย่าง Microsoft Fabric ได้นําวิธีใหม่ในการแปลงและวิเคราะห์ข้อมูล สร้างข้อมูลเชิงลึก และสร้างการแสดงภาพและรายงานในวิทยาศาสตร์ข้อมูลและปริมาณงานอื่น ๆ
สําหรับข้อควรพิจารณาและข้อจํากัด โปรดดู ข้อจํากัด
การใช้ข้อมูลของ Copilot สําหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล
ในสมุดบันทึก Copilot สามารถเข้าถึงได้เฉพาะข้อมูลที่สามารถเข้าถึงสมุดบันทึกปัจจุบันของผู้ใช้ได้ ไม่ว่าจะอยู่ในเลคเฮ้าส์ที่แนบมาหรือโหลดโดยตรง หรือนําเข้าลงในสมุดบันทึกนั้นโดยผู้ใช้ ในสมุดบันทึก Copilot ไม่สามารถเข้าถึงข้อมูลใด ๆ ที่ไม่สามารถเข้าถึงสมุดบันทึกได้
ตาม Copilot ค่าเริ่มต้น มีการเข้าถึงชนิดข้อมูลต่อไปนี้:
- ข้อความก่อนหน้าที่ส่งถึงและตอบกลับจาก Copilot สําหรับผู้ใช้ในเซสชันนั้น
- เนื้อหาของเซลล์ที่ผู้ใช้ดําเนินการ
- ผลลัพธ์ของเซลล์ที่ผู้ใช้ดําเนินการ
- Schema ของแหล่งข้อมูลในสมุดบันทึก
- ตัวอย่างข้อมูลจากแหล่งข้อมูลในสมุดบันทึก
- Schema จากแหล่งข้อมูลภายนอกใน lakehouse ที่แนบมา
การประเมินผล Copilot สําหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล
- ทีมผลิตภัณฑ์ได้รับ Copilot การทดสอบเพื่อดูว่าระบบทํางานได้ดีเพียงใดภายในบริบทของสมุดบันทึกและการตอบสนองของ AI นั้นลึกซึ้งและมีประโยชน์หรือไม่
- นอกจากนี้ทีมยังลงทุนในการลดอันตรายเพิ่มเติม รวมถึงแนวทางทางเทคโนโลยีเพื่อมุ่งเน้น Copilotไปที่ผลลัพธ์ของหัวข้อที่เกี่ยวข้องกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล
เคล็ดลับสําหรับการทํางานกับ Copilot วิทยาศาสตร์ข้อมูล
- Copilot เป็นอุปกรณ์ที่ดีที่สุดในการจัดการหัวข้อวิทยาศาสตร์ข้อมูล ดังนั้นให้จํากัดคําถามของคุณสําหรับพื้นที่นี้
- มีความชัดเจนเกี่ยวกับข้อมูลที่คุณต้องการ Copilot ตรวจสอบ ถ้าคุณอธิบายแอสเซทข้อมูล เช่น ไฟล์การตั้งชื่อตารางหรือคอลัมน์ Copilot มีแนวโน้มที่จะเรียกใช้ข้อมูลที่เกี่ยวข้องและสร้างเอาต์พุตที่มีประโยชน์
- ถ้าคุณต้องการคําตอบที่ละเอียดมากขึ้น ลองโหลดข้อมูลลงในสมุดบันทึกเป็น DataFrames หรือปักหมุดข้อมูลใน lakehouse ของคุณ ซึ่งให้ Copilot บริบทเพิ่มเติมเพื่อดําเนินการวิเคราะห์ ถ้าแอสเซทมีขนาดใหญ่เกินกว่าที่จะโหลด การปักหมุดจะเป็นทางเลือกที่เป็นประโยชน์
ทักษะ AI: คําถามที่ถามบ่อยเกี่ยวกับ AI ที่มีความรับผิดชอบ
ทักษะ AI คืออะไร
AI Skill เป็นเครื่องมือใหม่ใน Fabric ที่นําวิธีการรับคําตอบจากข้อมูลตารางของคุณในภาษาธรรมชาติ
ทักษะ AI สามารถทําอะไรได้บ้าง
นักวิเคราะห์ข้อมูลหรือวิศวกรสามารถเตรียมทักษะ AI สําหรับการใช้งานโดยผู้ใช้ทางธุรกิจที่ไม่ใช่ด้านเทคนิค พวกเขาจําเป็นต้องกําหนดค่าแหล่งข้อมูล Fabric และสามารถให้ข้อมูลบริบทเพิ่มเติมที่ไม่ชัดเจนจาก Schema ได้
จากนั้นผู้ใช้ที่ไม่ใช่ทางเทคนิคสามารถพิมพ์คําถามและรับผลลัพธ์จากการดําเนินการคิวรี SQL ที่ AI สร้างขึ้น
การใช้งานทักษะ AI คืออะไร/เป็นวัตถุประสงค์ของการใช้งาน
ผู้ใช้ทางธุรกิจที่ไม่คุ้นเคยกับวิธีการจัดโครงสร้างข้อมูลสามารถถามคําถามเชิงพรรณา เช่น "ผลิตภัณฑ์ยอดนิยม 10 รายการตามปริมาณยอดขายในเดือนที่แล้วคืออะไร" อยู่ด้านบนของข้อมูลแบบตารางที่จัดเก็บไว้ใน Fabric Lakehouses และ Fabric Warehouses
ทักษะ AI ไม่ได้มีไว้สําหรับการใช้งานในกรณีที่จําเป็นต้องมีผลลัพธ์ที่ถูกต้องและถูกต้อง 100% ซึ่งสะท้อนถึงข้อจํากัด LLM ปัจจุบัน
ทักษะ AI ไม่ได้มีไว้สําหรับการใช้งานกรณีที่จําเป็นต้องมีการวิเคราะห์เชิงลึกหรือการวิเคราะห์ที่เป็นสาเหตุ ตัวอย่างเช่น ถามว่าทําไมตัวเลขยอดขายของเราตกลงเมื่อเดือนที่แล้ว? อยู่นอกขอบเขต
ทักษะ AI ได้รับการประเมินอย่างไร เมตริกใดที่ใช้วัดประสิทธิภาพ
ทีมผลิตภัณฑ์ได้ทดสอบทักษะ AI ด้วยเกณฑ์มาตรฐานทั้งของรัฐและส่วนตัวที่หลากหลายสําหรับงาน SQL เพื่อพัฒนาคุณภาพของการคิวรี SQL
นอกจากนี้ทีมยังลงทุนในการลดอันตรายเพิ่มเติม รวมถึงแนวทางทางเทคโนโลยีเพื่อเน้นไปที่ผลลัพธ์ของทักษะ AI ในบริบทของแหล่งข้อมูลที่เลือก
ข้อจํากัดของทักษะ AI คืออะไร ผู้ใช้จะลดผลกระทบของข้อจํากัดของ AI Skill เมื่อใช้ระบบได้อย่างไร
ตรวจสอบให้แน่ใจว่าชื่อคอลัมน์ของคุณสื่อความหมาย แทนที่จะใช้ชื่อคอลัมน์ เช่น "C1" หรือ "ActCu" ให้ใช้ "ActiveCustomer" หรือ "IsCustomerActive" นี่คือวิธีที่มีประสิทธิภาพที่สุดในการสืบค้นข้อมูลที่เชื่อถือได้มากขึ้นจาก AI
ใช้บันทึกย่อสําหรับแบบจําลองในแผงการกําหนดค่าใน UI หากคิวรี SQL ที่ทักษะ AI สร้างขึ้นไม่ถูกต้อง คุณสามารถแจ้งคําแนะนําไปยังแบบจําลองในภาษาอังกฤษธรรมดาเพื่อปรับปรุงการสืบค้นในอนาคตได้ ระบบจะใช้ประโยชน์จากคําแนะนําเหล่านี้กับทุกคิวรี คําแนะนําที่สั้นและโดยตรงนั้นดีที่สุด
แสดงตัวอย่างในแผงการกําหนดค่าแบบจําลองใน UI ระบบจะใช้ประโยชน์จากตัวอย่างที่เกี่ยวข้องมากที่สุดเมื่อให้คําตอบ
ปัจจัยการดําเนินงานและการตั้งค่าใดบ้างที่ช่วยให้สามารถใช้ทักษะ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพและรับผิดชอบ
ทักษะ AI สามารถเข้าถึงข้อมูลที่คุณให้ไว้ได้เท่านั้น และใช้ Schema (ชื่อตารางและชื่อคอลัมน์) ตลอดจนบันทึกย่อสําหรับแบบจําลองและตัวอย่างที่คุณระบุใน UI
ทักษะ AI สามารถเข้าถึงข้อมูลที่ผู้ตอบคําถามสามารถเข้าถึงได้เท่านั้น หากคุณใช้ทักษะ AI ข้อมูลประจําตัวของคุณจะถูกใช้เพื่อเข้าถึงฐานข้อมูลเบื้องต้น หากคุณไม่สามารถเข้าถึงข้อมูลพื้นฐานได้ ทักษะ AI ก็ไม่มีเช่นกัน การดําเนินการนี้จะเป็นจริงเมื่อคุณเผยแพร่ทักษะ AI ไปยังปลายทางอื่น ๆ เช่น Copilot Microsoft 365 หรือ Microsoft Copilot Studio ซึ่งสามารถใช้ทักษะ AI โดยผู้ตอบคําถามอื่น ๆ ได้