Microsoft Fabric 中的 Copilot 是一种生成式 AI 助手，旨在增强 Fabric 平台中的数据分析体验。 每个 Fabric 工作负载（包括 Power BI）中都有不同的 Copilot。 各种 Power BI 角色（包括企业开发人员、自助服务用户和企业用户）都可以在 Power BI 体验中使用各种 Copilot。 本文深入概述了 Power BI 中的 Copilot 如何通过帮助用户创建和使用语义模型和报表来增强数据分析体验。
注释
有关详细信息，请参阅 Power BI 文档中的 Copilot。
Power BI 中的 Copilot 旨在帮助 Power BI 开发人员和分析师 创建 模型和报表，同时为业务用户提供 使用这些 模型和报表的新方法。 下图描述了 Power BI 中的不同角色如何使用各种 Copilot 体验来创建或使用其数据。
总之，Power BI 中的 Copilot 有支持创建 Power BI 项的体验，例如生成模型度量值的说明。 集中式企业开发人员、架构师、数据工程师或自助服务开发人员可能都使用这些体验来支持其开发任务。 Copilot 体验还可以支持使用 Power BI 项，例如在报表的 Copilot 聊天窗格中提问。 自助服务用户、业务用户，甚至企业开发人员都可以利用这些体验来帮助他们在特定方案中回答有关其数据的问题。 最后，某些 Copilot 体验支持创建和使用，例如在语义模型中生成 DAX 来查询和浏览模型，或创建包含计算和业务逻辑的模型度量值。
注释
与其他 Fabric 工作负载中的 Copilot 一样，Power BI 中的 Copilot 无法 取代 组织中创建语义模型或报表的人员。 相反，Copilot 的目标是 增加 这些人，以便他们在任务中更高效，以便他们可以改进他们创建的模型和报告。
同样，Copilot 生成的报表或回答的数据问题不能取代 Power BI 开发人员或分析师创建的模型和报表。 这些人通常对业务问题及其周围的环境有更深入和更广泛的了解。
Power BI 中的 Copilot 提供了处理数据的新机会和方法。 然而，要从这些新机会和方法中获得最大价值，就需要健康的数据文化和对 Power BI 的良好采用。 这包括准备有效的用户培训和启用，以及监视和管理 Copilot 使用情况。 在 Power BI 中启用和使用 Copilot 需要仔细考虑;你不能只打开 Copilot，并期望在整个组织中看到工作效率增强。
Power BI 中的 Copilot 工作原理概述
Power BI 中的 Copilot 的工作方式类似于 Fabric 中 Copilot 的一般过程。 但是，Power BI 中的 Copilot 在多个方面有所不同，这取决于用户所使用的具体 Copilot 功能。
下图描述了与其他工作负载中的 Copilot 相比，Copilot 在“Power BI 中的 Copilot”的体验的不同方面。
描述 Copilot 体验在整体 Copilot 过程中差异的图示。
总之，Copilot 体系结构中有几个方面有所不同，具体取决于所使用的 Copilot 体验。
输入： 不同的体验要求用户以不同的方式提供输入。
- 模型或报表的 提问数据问题 体验要求用户在 Copilot 聊天窗格中编写提示。
- 生成度量值说明体验要求用户按下 Power BI Desktop 模型视图中“属性”窗格中的按钮。
预处理和基础数据： 根据经验，Copilot 检索不同的基础数据。 Power BI 中 Copilot 体验之间的预处理差异示例包括：
- “询问语义模型的数据问题”可能会使用语义模型架构或语言模型来生成适当的查询。 语义模型开发人员可以通过隐藏字段来控制 Copilot 可以看到和使用架构的哪个部分。 它们还可以通过优化其模型以更好地使用 Copilot（例如添加说明）来提高其 Copilot 输出的有用性。
- 报表页面摘要体验可能会利用报表的元数据，甚至是您报表视觉对象中的特定数据点来生成摘要。 报表开发人员可以通过隐藏页面和视觉对象来控制报表 Copilot 可以看到和使用哪些部分。
后处理： 根据体验，Copilot 以不同的方式处理大型语言模型 （LLM） 响应。 Power BI 中 Copilot 体验之间的后处理差异示例包括：
- “DAX 查询视图”体验通过 DAX 分析程序从 LLM 响应运行 DAX，以确保生成的 DAX 查询将运行。 如果没有（例如，如果 LLM 产生幻觉），则 Copilot 会请求新的 LLM 响应。
- 报表页创建体验采用 LLM 响应，并将其与现有 Copilot 主题、报表元数据和其他信息相结合，以便在 Power BI 报表中创建新页面。
输出： 根据体验，Copilot 将在后期处理后向用户返回不同类型的输出。 Power BI 中 Copilot 体验之间的输出差异示例包括：
- 如果用户要求生成或建议 DAX 代码， 则 DAX 查询视图 体验将生成 DAX 查询，但如果用户询问生成的代码的工作原理，则会生成 DAX 概念的自然语言解释。
- 如果用户要求生成报表页或更改以前生成的现有报表页，报表 页创建 体验将生成新的报表页。
Power BI 中的 Copilot 概述图
下图概述了某人如何通过 Power BI 中的 Copilot 使用不同的 Copilot 体验。
该图包含以下部分和过程：
| 物品 | 说明 |
|---|---|
| 1 | 用户向 Copilot 提供输入，该输入可以是书面提示或其他生成提示的交互。 与 Copilot 的所有交互都是特定于用户的。 用户可以使用 Power BI 移动应用、Power BI Desktop 或 Fabric 工作区与 Power BI 中的 Copilot 进行交互。 |
| 2 | 在 Power BI 移动应用中，用户可以在 Power BI 应用或 Fabric 组织应用中查看报表，也可以查看他们有权从工作区访问的报表。 在移动应用的 Copilot 聊天窗格中，用户可以询问有关报表及其数据的问题。 |
| 3 | 在 Power BI Desktop 中，用户可以在开发语义模型时使用 Copilot。 他们可以提出数据问题、在 DAX 查询视图中生成 DAX 查询，或者为语义模型生成 Q&A 语言建模或度量说明的同义词。 若要在 Power BI Desktop 中使用 Copilot，用户必须连接到 Fabric 容量上受支持的工作区。 |
| 4 | 在使用受支持 Fabric 容量许可证模式的工作区中，用户可以将 Copilot 与从 Power BI Desktop 发布的语义模型和报表配合使用、通过 Git 集成上传或在 Fabric 中创建。 用户还可以使用笔记本通过语义链接帮助开发和管理语义模型，并可以在这些笔记本中使用 Copilot（即使笔记本不是 Power BI 工作负载的项）。 |
| 5 | 在 Power BI Desktop 中，用户可以从任何工作区连接到语义模型并创建报表。 他们可能会使用 Copilot 提出数据问题、生成 DAX、视觉对象或摘要来支持报表创建过程。 若要在 Power BI Desktop 中使用 Copilot，用户必须连接到 Fabric 容量上受支持的工作区。 |
| 6 | 具有 Power BI Pro、Premium Per User（PPU）或不支持的 F SKU 的许可证模式的工作区不支持 Copilot。 用户可以使用 Power BI Desktop 中这些工作区中的项并使用 Copilot（只要他们将 Power BI Desktop 设置为从受支持的工作区中使用 Fabric 容量）。 用户还可以在这些工作区中创建报表，并在这些报表中使用 Copilot，只要报表连接到受支持的工作区中的语义模型 |
注释
虽然此关系图侧重于 Power BI，但 Power BI 开发人员和分析师不一定只使用 Fabric 中的 Power BI 工作负载。 这些人还可能使用其他 Fabric 工作负载来创建项，并利用其他各种 Copilot 体验。
如何在 Power BI 中启用 Copilot
若要在 Power BI 中使用 Copilot，必须先启用它。 在 Power BI 中启用 Copilot 的步骤与在 Fabric 中启用 Copilot 的步骤类似。 可以专门为 Power BI 启用或禁用 Copilot，就像其他工作负荷一样。
还有几种其他值得注意的方案需要考虑：
P SKU： 如果有 P SKU，还可以在 Power BI 中使用 Copilot。
跨工作区使用：当你使用的项位于使用不支持 Copilot 的许可模式（如 Pro、PPU 或不受支持的 SKU）的工作区中时，某些 Copilot 体验仍可正常工作。 例如，可以在 Power BI Desktop 中使用 Copilot，同时使用已发布到不支持 Copilot 的工作区的语义模型。 同样，还可以从某些 Fabric 项连接到这些语义模型，例如使用语义链接功能的笔记本。
跨容量使用：Fabric 管理员可以将 Copilot 使用委托给 Fabric Copilot 容量 (FCC)。 此方法对于防止 Copilot 的使用影响你的主 Fabric 容量非常有用（其他 Fabric 工作负载和项需要主 Fabric 容量来支持业务关键流程或决策）。
在 Power BI 中负责任地使用 Copilot
在 Power BI 中使用 Copilot 时，请注意以下注意事项：
统辖： 确保设置安全组并允许在 Power BI 中访问 Copilot，前提是用户已完成培训或演示了他们对技术、其限制及其用例的理解。 如果首次启用 Copilot，请使用此方法在准备好时分阶段逐步在 Power BI 中推出 Copilot。
准备语义模型： 必须努力准备语义模型，以便与 Copilot 很好地配合工作。 这些准备工作包括确保正确的命名约定、字段说明、遵循良好的建模做法、设置语言建模和其他步骤。 忽视这些准备工作会导致 Copilot 产生更多无益且不准确的结果。
准备业务用户： 如果业务用户应在 Power BI 中使用 Copilot，则应向他们说明何时使用 Copilot 以及何时只需查看和使用其报表。 鼓励业务用户使用 Copilot 而不是与报表交互可能会导致容量使用量增加和效率低下，因为用户可能花费更多时间编写提示和阅读输出，而不是分析和解读图表。 相反，他们可以使用 Copilot 来帮助他们在繁忙的报表中查找和解释信息，尤其是在他们找不到所需的信息时。
输出评估： Copilot 输出可以包含不准确且质量低的内容。 输出也是不确定的;这意味着，尽管使用相同的提示和地面数据，但用户可能会收到来自 Copilot 体验的不同输出。 与用户设定期望非常重要，以便他们知道 Copilot 期望的输出类型，以及他们如何自行评估或验证这些输出。
有关详细信息，请参阅 Fabric 中的 Copilot 的隐私、安全性和负责任的 AI 使用情况 和 Power BI 中的 Copilot。
警告
内容筛选和负责任的 AI 功能会自动拒绝包含某些可能有害或有问题的字词和短语的 LLM 调用。 但是，你的模型可能包含对这些字词和短语的有效用法，用于某些分析或方案。 如果模型架构或元数据包含上述任何短语，则无法在 Power BI 中使用 Copilot，因为所有提示都将导致错误。
另外，请考虑仅在你采取适当的步骤来准备负责任地使用它后，才在 Fabric 中为特定安全组和工作区启用 Copilot。 在进行这些准备之前启用 Copilot 可能会导致不必要的治理风险和采用挑战。
Power BI 中的 Copilot 体验
Power BI 中有不同的 Copilot 体验，可用于语义模型或报表。 本系列中的以下文章详细介绍了这些体验，以及如何最好地使用这些体验。
注释
请参阅 “在 Fabric 中查找 Copilot 体验的位置”，以了解按项目和工作负载分类的各个体验的全面概述。
相关内容
- Copilot for Power BI 概述
- 在 Fabric 中启用 Copilot