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Copilot für SQL-Datenbank in Microsoft Fabric (Vorschau)

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Gilt für:✅SQL-Datenbank in Microsoft Fabric

Microsoft Copilot für SQL-Datenbank in Fabric ist ein KI-Assistent, der ihre Datenbankaufgaben optimieren soll. Copilot lässt sich nahtlos in Ihre Fabric-Datenbank integrieren und bietet intelligente Einblicke, die Ihnen bei den einzelnen Schritten ihrer T-SQL-Erkundungen helfen.

Einführung in Copilot für SQL-Datenbank

Copilot für SQL-Datenbank verwendet Tabellen- und Ansichtsnamen, Spaltennamen, Primärschlüssel und Fremdschlüsselmetadaten, um T-SQL-Code zu generieren. Copilot für SQL-Datenbank verwendet keine Daten in Tabellen, um T-SQL-Vorschläge zu generieren.

Zu den wichtigsten Features von Copilot für SQL-Datenbank gehören:

  • Codeabschluss: Beginnen Sie mit dem Schreiben von T-SQL im SQL-Abfrage-Editor, und Copilot generiert automatisch einen Codevorschlag, um die Abfrage abzuschließen. Mit der Tabulatortaste kann der Vorschlag akzeptiert werden. Alternativ können Sie mit der Eingabe fortfahren, um den Vorschlag zu ignorieren.

  • Schnelle Aktionen: Im Menüband des SQL-Abfrage-Editors sind die Optionen Korrigieren und Erläutern schnelle Aktionen. Markieren Sie eine SQL-Abfrage Ihrer Wahl und wählen Sie eine der schnellen interaktiven Schaltflächen aus, um die ausgewählte Aktion für Ihre Abfrage auszuführen.

    • Beheben: Copilot kann Fehler in Ihrem Code beheben, wenn Fehlermeldungen auftreten. Zu den Fehlerszenarien können falscher/ununterstützter T-SQL-Code, falsche Rechtschreibungen und mehr gehören. Copilot wird auch Kommentare bereitstellen, die die Änderungen erläutern und bewährte SQL-Methoden vorschlagen.

    • Erläutern: Copilot kann Erklärungen Ihrer SQL-Abfrage und Ihres Datenbankschemas im Kommentarformat bereitstellen.

  • Chatbereich: Verwenden Sie den Chatbereich, um Fragen in natürlicher Sprache an Copilot zu stellen. Copilot antwortet mit einer generierten SQL-Abfrage oder natürlicher Sprache basierend auf der gestellten Frage.

    • Natürliche Sprache zu SQL: Generieren Sie T-SQL-Code aus Nur-Text-Anforderungen, sodass Benutzer Daten abfragen können, ohne die SQL-Syntax kennen zu müssen.

    • Dokumentbasierte F&A: Stellen Sie Copilot Fragen zu allgemeinen SQL-Datenbankfunktionen, die in natürlicher Sprache beantwortet werden. Copilot hilft auch bei der Suche nach Dokumentationen im Zusammenhang mit Ihrer Anfrage.

Copilot effektiv nutzen

Hier finden Sie einige Tipps zur Maximierung der Produktivität mit Copilot.

  • Achten Sie beim Erstellen von Prompts darauf, mit einer klaren und präzisen Beschreibung der spezifischen Informationen zu beginnen, die Sie suchen.

  • Die Konvertierung natürlicher Sprache zu SQL hängt von aussagekräftigen Tabellen- und Spaltennamen ab. Wenn Ihre Tabelle und Spalten nicht aussagekräftig und beschreibend sind, kann Copilot möglicherweise keine sinnvolle Abfrage erstellen.

  • Verwenden Sie natürliche Sprache, die für Ihre Tabellen- und Ansichtsnamen, Spaltennamen, Primärschlüssel und Fremdschlüssel Ihrer Datenbank gilt. Dieser Kontext hilft Copilot dabei, genaue Abfragen zu generieren. Geben Sie die anzuzeigenden Spalten, die Aggregationen und Filterkriterien so explizit wie möglich an. Copilot sollte in Anbetracht Ihres Schemakontexts in der Lage sein, Tippfehler zu korrigieren oder den Kontext zu verstehen.

  • Wenn Sie Codevervollständigungen verwenden, hinterlassen Sie einen Kommentar am Anfang der Abfrage mit --, um dem Copilot den Kontext der Abfrage, die Sie zu schreiben versuchen, zu erläutern.

  • Vermeiden Sie mehrdeutige oder übermäßig komplexe Sprache in Ihren Eingabeaufforderungen. Vereinfachen Sie die Frage bei gleichzeitiger Wahrung ihrer Klarheit. Durch diese Bearbeitung wird sichergestellt, dass Copilot sie effektiv in eine aussagekräftige T-SQL-Abfrage übersetzen kann, die die gewünschten Daten aus den entsprechenden Tabellen und Sichten abruft.

  • Derzeit unterstützt Copilot für die SQL-Datenbank in Fabric nur die englische Sprache in T-SQL.

  • Die folgenden Beispielprompts sind klar, spezifisch und auf die Eigenschaften Ihres Schemas und Ihrer Datenbank zugeschnitten, wodurch Copilot einfacher genaue T-SQL-Abfragen generieren kann:

    • What are the top-selling products by quantity?
    • Count all the products, group by each category
    • Show all sales transactions occurred on [a specific date]
    • Create a table in [schema name] called "SalesTransactions" with the columns CustomerID, ProductID and OrderID

Aktivieren von Copilot

Was sollte ich für einen verantwortungsvollen Umgang mit Copilot wissen?

Microsoft verpflichtet sich dazu, sicherzustellen, dass unsere KI-Systeme durch unsere KI-Prinzipien und unseren Standard für verantwortungsvolle KI-Nutzung geleitet werden. Zu diesen Prinzipien gehört es, unseren Kunden die Möglichkeit zu geben, diese Systeme effektiv und im Einklang mit ihren beabsichtigten Anwendungszwecken zu nutzen. Unser Ansatz für eine verantwortungsvolle KI-Nutzung entwickelt sich ständig weiter, um Problemen vorzubeugen.

Copilot-Features in Fabric sind dazu konzipiert, den Standard für verantwortungsvolle KI-Nutzung zu erfüllen. Das bedeutet, dass sie von multidisziplinären Teams auf potenzielle Schwachstellen überprüft und anschließend mit entsprechenden Risikominderungen angepasst werden.

Weitere Informationen finden Sie unter Datenschutz, Sicherheit und verantwortungsvolle Nutzung von Copilot in Fabric.

Einschränkungen von Copilot für SQL-Datenbank

Für Copilot für SQL-Datenbank gelten derzeit folgende Einschränkungen:

  • Copilot kann keine Änderungen an vorhandenen SQL-Abfragen im SQL-Abfrage-Editor vornehmen. Wenn Sie beispielsweise den Chatbereich "Copilot" bitten, einen bestimmten Teil einer vorhandenen Abfrage zu bearbeiten, funktioniert dies nicht. Copilot versteht jedoch vorherige Eingaben im Chatbereich, sodass Benutzer Zuvor von Copilot generierte Abfragen durchlaufen können, bevor sie eingefügt werden.
  • Copilot kann ungenaue Ergebnisse erzeugen, wenn die Absicht besteht, Daten auszuwerten. Copilot hat nur Zugriff auf das Datenbankschema, keine der darin enthaltenen Daten.
  • Copilot-Antworten können ungenaue oder qualitativ schlechte Inhalte enthalten. Überprüfen Sie daher unbedingt die Ausgaben, bevor Sie diese für Ihre Arbeit verwenden.
  • Die Ausgaben sollten von Personen überprüft werden, die die Genauigkeit und Angemessenheit des Inhalts sinnvoll bewerten können.

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