Data Warehouse iş yükünde (önizleme) Copilot nedir?

Şunlar için geçerlidir: ✅ Microsoft Fabric'te SQL analiz uç noktası ve Ambarı

Doku Veri Ambarı'ndaki Copilot, veri ambarı görevlerinizi kolaylaştırmak için tasarlanmış bir yapay zeka yardımcısıdır. Copilot, Doku'daki veri ambarınızla sorunsuz bir şekilde tümleştirerek T-SQL araştırmalarınızın her adımında size yardımcı olacak akıllı içgörüler sağlar.

Copilot Fabric Data Warehouse tablo ve görünüm isimleri, sütun adları, birincil anahtar ve yabancı anahtar meta verilerini kullanarak T-SQL kodu üretir. Doku Veri Ambarı'ndaki Copilot, T-SQL önerileri oluşturmak için tablolardaki verileri kullanmaz.

Fabric Veri Ambarı'nda Copilot Özellikleri

Fabric Veri Ambarı'ndaki Copilot aşağıdaki özellikleri sunar:

  • SQL'e Doğal Dil: Copilot'dan basit doğal dil sorularını kullanarak SQL sorguları oluşturmasını isteyin.
  • Kod tamamlama: Yapay zeka destekli kod tamamlama işlemleriyle kodlama verimliliğinizi artırın.
  • Hızlı eylemler: Hazır kullanılabilir eylemlerle SQL sorgularını hızla düzeltin ve açıklayın.
  • Akıllı İçgörüler: Ambar şemanıza ve meta verilerinize göre akıllı öneriler ve içgörüler alın.

Doku Ambarı düzenleyicisinde Copilot ile etkileşim kurmanın üç yolu vardır.

  • Copilot sohbet paneli: Sohbet panelini kullanarak Copilot'a doğal dil üzerinden sorular sorabilirsiniz. Copilot, sorulan soruya göre oluşturulan bir SQL sorgusu veya doğal dil ile yanıt verir.

    • SQL'e Doğal Dil: T-SQL kodu oluşturun ve iş akışınızı hızlandırmak için sorulacak sorulara ilişkin öneriler alın.

  • Copilot kod tamamlama: SQL sorgu düzenleyicisinde T-SQL yazmaya başlayın ve Copilot sorgunuzu tamamlamaya yardımcı olacak otomatik olarak bir kod önerisi oluşturur. Tab tuşu kod önerisini kabul eder veya öneriyi yoksaymak için yazmaya devam edin.

  • Copilot hızlı işlemler: SQL sorgu düzenleyicisinin şeridinde Düzelt ve Açıkla' seçenekleri hızlı eylemlerdir. Seçtiğiniz bir SQL sorgusunu vurgulayın ve sorgunuzda seçili eylemi gerçekleştirmek için hızlı işlem düğmelerinden birini seçin.

    • Açıklamak: Copilot, SQL sorgunuzun ve ambar şemanızın doğal dil açıklamalarını açıklama biçiminde sağlayabilir.
    • Düzeltmek: Copilot, hata iletileri ortaya çıktıkçe kodunuzdaki hataları düzeltebilir. Hata senaryoları yanlış veya desteklenmeyen T-SQL kodu, yanlış yazımlar ve daha fazlasını içerebilir. Copilot ayrıca değişiklikleri açıklayan ve SQL için en iyi yöntemleri öneren açıklamalar sağlar.

Copilot'ı Etkinleştir

Fabric Veri Ambarı'nda Copilot kullanımı için en iyi yöntemler

Copilot ile üretkenliği en üst düzeye çıkarmak için bazı ipuçları aşağıdadır.

  • İstem oluştururken, aradığınız belirli bilgiyi açık ve özlü bir şekilde tanımlayarak başlayın.
  • SQL'e doğal dil, ifade eden tablo ve sütun adlarına bağlıdır. Tablonuz ve sütunlarınız açıklayıcı ve tanımlayıcı değilse, Copilot anlamlı bir sorgu oluşturamayabilir.
  • Tablonuza uygulanan doğal dili kullanın ve deponuzun isimlerini, sütun adlarını, birincil anahtarlarını ve yabancı anahtarlarını görün. Bu bağlam Copilot'un doğru sorgular oluşturması için yardımcı olur. Görmek istediğiniz sütunları, toplama işlemlerini ve filtreleme ölçütlerini mümkün olduğunca açık bir şekilde belirtin. Copilot, şema bağlamınız göz önüne alındığında yazım hatalarını düzeltebilmeli veya bağlamı anlayabilmelidir.
  • Oluşturulan SQL sorgularınızdaki deyimlerin doğruluğunu artırmak için ambarın JOIN model görünümünde ilişkiler oluşturun.
  • Kod tamamlamaları kullanırken, Copilot'a yazmaya çalıştığınız sorgu hakkında bağlam konusunda yol göstermesine yardımcı olmak için -- ile sorgunun en üstüne bir açıklama bırakın.
  • İstemlerinizde belirsiz veya aşırı karmaşık bir dilden kaçının. Netliğini korurken soruyu basitleştirin. Bu düzenleme, Copilot'un bunu ilişkili tablo ve görünümlerden istenen verileri alan anlamlı bir T-SQL sorgusuna etkili bir şekilde çevirebilmesini sağlar.
  • Şu anda SQL'e doğal dil, T-SQL için İngilizce dilini destekler.

Örnek istemler

  • Aşağıdaki örnek istemler açık, belirlidir ve şemanızın ve veri ambarınızın özelliklerine göre uyarlanmıştır ve Copilot'un doğru T-SQL sorguları oluşturmasını kolaylaştırır:
    - 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

Yapay zeka Copilot'a güç sağlar, bu nedenle sürprizler ve hatalar mümkündür.

Copilot ile Sorumlu Yapay Zeka Kullanımı

Fabric Data Warehouse'taki sorumlu yapay zekâya ilişkin Microsoft yönergelerini görüntülemek için bkz. Copilot'un gizlilik, güvenlik ve sorumlu yapay zekâ kullanımı.

Microsoft, yapay zeka sistemlerimizin yapay zeka ilkelerimiz ve Sorumlu Yapay Zeka Standardımız tarafından yönlendirildiğinden emin olmak için kararlıdır. Bu ilkeler, müşterilerimizin bu sistemleri etkin ve amaçlanan kullanımları doğrultusunda kullanmalarını sağlamayı içerir. Sorumlu yapay zeka yaklaşımımız, ortaya çıkan sorunları proaktif olarak çözmek için sürekli olarak gelişmektedir.

Limitations

Veri Ambarı'nda Platformda Copilot'un geçerli sınırlamaları şunlardır:

  • Copilot önceki girdileri anlamıyor ve kullanıcı yazarken değişiklik yaptıktan sonra, ister kullanıcı arayüzü ister sohbet paneli üzerinden değişiklikleri geri alamaz. Örneğin, Copilot'tan son beş girişimi geri almasını isteyemezsiniz. Ancak, mevcut kullanıcı arayüzü seçeneklerini kullanarak istenmeyen değişiklikleri veya sorguları silebilirsiniz.
  • Copilot, mevcut SQL sorgularda değişiklik yapamaz. Örneğin, Copilot'dan var olan bir sorgunun belirli bir bölümünü düzenlemesini isterseniz, bu işlem çalışmaz.
  • Amaç verileri değerlendirmek olduğunda Copilot yanlış sonuçlar üretebilir. Copilot sadece depo şemasına erişebiliyor ve içindeki verilere sahip değil.
  • Copilot yanıtları yanlış veya düşük kaliteli içerik içerebilir, bu yüzden çıktıları çalışmanızda kullanmadan önce gözden geçirdiğinizden emin olun.
  • İçeriğin doğruluğunu ve uygunluğunu anlamlı bir şekilde değerlendirebilen kişilerin çıkışları gözden geçirmesi gerekir.

İlgili içerik

  • Last updated on