Yapay zeka beceri kavramları (önizleme)
Microsoft Fabric yapay zeka becerisi sayesinde verileri iş arkadaşlarınız için daha erişilebilir hale getirebilirsiniz. Verilerinizle ilgili soruları yanıtlayan sorgular oluşturmak için üretken bir yapay zeka sistemi yapılandırabilirsiniz. Yapay zeka becerisini yapılandırdıktan sonra, bu beceriyi iş arkadaşlarınızla paylaşabilir ve sorularını düz İngilizce olarak sorabilirsiniz. Yapay zeka, sorularını temel alarak verileriniz üzerinde bu soruları yanıtlayan sorgular oluşturur.
Önemli
Bu özellik önizleme aşamasındadır.
Yapay zeka becerisi nasıl çalışır?
Yapay zeka becerisi, özellikle de büyük dil modellerine (LLM) dayalıdır. Bu LLM'ler belirli bir şemaya ve soruya dayalı olarak T-SQL sorguları gibi sorgular oluşturabilir. Sistem yapay zeka becerisiyle ilgili bir soru, seçili veriler hakkındaki bilgileri (tablo ve sütun adları ve tablolarda bulunan veri türleri dahil) LLM'ye gönderir. Ardından, soruyu yanıtlayan bir T-SQL sorgusu oluşturulmasını istemektedir. Oluşturulan sorguyu ayrıştırarak önce verileri hiçbir şekilde değiştirmediğinden emin olun. Ardından bu sorguyu yürütür. Son olarak, sorgu yürütme sonuçlarını gösterin. Yapay zeka becerisi, belirli veritabanı kaynaklarına erişmeyi ve ardından ilgili T-SQL sorgularını oluşturup yürütmeyi amaçlar.
Yapay zeka beceri yapılandırması
Yapay zeka becerisini Power BI raporları hakkında düşünebilirsiniz. Önce raporu oluşturursunuz ve ardından raporu veri içgörülerini elde etmek için kullanabilen iş arkadaşlarınızla paylaşırsınız. Yapay zeka becerisi benzer şekilde çalışır. İlk olarak yapay zeka becerisini oluşturup yapılandırmanız gerekir. Ardından iş arkadaşlarınızla paylaşabilirsiniz.
Yapay zeka becerisi düzgün çalışmadan önce bazı gerekli yapılandırma adımlarını işlemeyi beklemeniz gerekir. Yapay zeka becerileri genellikle makul sorulara hazır yanıtlar sağlayabilir, ancak sizin özel durumunuz için yanlış yanıtlar sağlayabilir. Yanlış yanıtlar genellikle yapay zekanın şirketiniz, kurulumunuz veya temel terimlerin tanımıyla ilgili bağlamı eksik olması nedeniyle oluşur. Sorunu çözmek için yapay zekaya yönergeler ve örnek soru-sorgu çiftleri sağlayın. Yapay zekayı doğru yanıtlara yönlendirmek için bu güçlü teknikleri kullanabilirsiniz.
Yapay zeka becerisi ile yardımcı pilot arasındaki fark
Yapay zeka becerisinin ve Fabric yardımcı pilotlarının arkasındaki teknoloji benzerdir. Her ikisi de veri üzerinde mantık oluşturmak için üretken yapay zeka kullanır. Ayrıca bazı önemli farkları da vardır:
- Yapılandırma: Yapay zeka becerisiyle yapay zekayı istediğiniz gibi davranacak şekilde yapılandırabilirsiniz. Özel kullanım örneğinize göre ayarlayan yönergeler ve örneklerle birlikte sağlayabilirsiniz. Fabric yardımcı pilotu bu yapılandırma esnekliğini sunmaz.
- Kullanım örneği: Bir yardımcı pilot, Fabric üzerinde çalışmanızı yapmanıza yardımcı olabilir. Not defteri kodu veya veri ambarı sorguları oluşturmanıza yardımcı olabilir. Buna karşılık yapay zeka becerisi bağımsız olarak çalışır. Bunu sonunda Microsoft Teams'e ve Fabric dışındaki diğer alanlara bağlayabilirsiniz.
Yapay zeka becerisinin değerlendirilmesi
- Ürün ekibi, SQL sorgularının kalitesini belirlemek için yapay zeka becerisini farklı genel ve özel T-SQL görev karşılaştırmalarında test etti.
- Ürün ekibi ayrıca ek zarar azaltma işlemlerine de yatırım yaptı. Bunlar, seçilen veri kaynaklarının bağlamında yardımcı pilot çıkışına odaklanmaya yönelik teknolojik yaklaşımları içerir.
Sınırlamalar
Yapay zeka becerisi şu anda genel önizleme aşamasındadır ve sınırlamaları vardır. Güncelleştirmeler zaman içinde yapay zeka becerisini geliştirecektir.
- Yapay zeka, yürütülen bir T-SQL sorgusunun sonuçlarını yorumlamaz. Yalnızca bu sorguyu oluşturur.
- Yapay zeka becerisi yanlış yanıtlar döndürebilir. Yapay zeka becerisini iş arkadaşlarınızla birlikte test etmeli ve soruları beklendiği gibi yanıtladığını doğrulamalısınız. Hata yaparsa, daha fazla örnek ve yönerge sağlayın.
- Yalnızca depolardaki ve lakehouse'lardaki T-SQL sorguları desteklenir.
- Yapay zeka becerisi yalnızca T-SQL "okuma" sorguları oluşturur. Veri oluşturan, güncelleştiren veya silen T-SQL sorguları oluşturmaz.
- Yapay zeka becerisi yalnızca sizin sağladığınız verilere erişebilir. Yalnızca sağladığınız veri kaynağı yapılandırmalarını kullanır.
- Yapay zeka becerisi, yapay zeka beceri sorusuna verilen izinlerle eşleşen veri erişim izinlerine sahiptir. Yapay zeka becerisi microsoft 365 için Copilot veya Microsoft Copilot Studio gibi başka konumlarda yayımlandığında bu durum geçerlidir.
- Yapılandırılmamış veri kaynaklarına erişmek için yapay zeka becerisini kullanamazsınız. Bu kaynaklar .pdf, .docx veya .txt dosyaları içerir.
- Şu anda yalnızca tek bir depo veya tek bir göl evi seçebilirsiniz.
- Yapay zeka becerisi konuşma arabirimini desteklemez. Her soru tamamen bağımsız olmalıdır. Önceki soruları hatırlamıyor.
- İngilizce olmayan soruları veya yönergeleri engeller.
- Yapay zeka becerisini Doku yardımcı pilotlarına, Microsoft Teams'e veya Doku dışındaki diğer deneyimlere bağlayamazsınız.
- Yapay zeka becerisinin kullandığı LLM'yi değiştiremezsiniz.
- Açıklayıcı olmayan sütun adları kullanırsanız yapay zeka becerisi doğruluğu kaybeder.
- Onlarca tablo içeren büyük şemalar kullanırsanız yapay zeka becerisi doğruluğu kaybeder.
- Yapay zeka becerisi önizleme durumundadır. Sınırlı bir kapsama sahiptir ve hataları olabilir. Bu hususlar nedeniyle üretim sistemlerinde kullanımından kaçınmanızı öneririz. Ayrıca kritik kararlar için kullanılmasından kaçının.
- Açıklayıcı olmayan veri kaynağı sütunu ve tablo adları, oluşturulan T-SQL sorgu kalitesi üzerinde önemli ve olumsuz bir etkiye sahiptir. Açıklayıcı adların kullanılmasını öneririz.
- Çok fazla sütun ve tablo kullanılması yapay zeka beceri performansını düşürebilir.
- Yapay zeka becerisi şu anda basit sorguları işlemek için tasarlanmıştır. Çok sayıda birleşim veya karmaşık mantık gerektiren karmaşık sorgular daha düşük güvenilirliğe sahip olma eğilimindedir.