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Copilot for Real-Time Intelligence

Copilot für Real-Time Intelligence ist ein fortschrittliches KI-Tool, das Ihnen dabei hilft, Ihre Daten zu erkunden und wertvolle Erkenntnisse zu extrahieren. Sie können Fragen zu Ihren Daten eingeben, die dann automatisch in KQL-Abfragen (Kusto Query Language) übersetzt werden. Copilot optimiert den Prozess der Analyse von Daten sowohl für erfahrene KQL-Benutzer als auch für Citizen Data Scientists.

Abrechnungsinformationen zu Copilot finden Sie unter AnkündigungCopilot unter Fabric-Preise.

Voraussetzungen

Anmerkung

Funktionen von Copilot for Real-Time Intelligence

mit Copilot für Real-Time Intelligence können Sie Abfragen natürlicher Sprachen mühelos in die Kusto Query Language (KQL) übersetzen. Der Kopilot fungiert als Brücke zwischen alltagssprachlichem und den technischen Komplexitäten von KQL und beseitigt dabei Einstiegshürden für Datenanalysten und Bürgerdatenwissenschaftler. Durch die Nutzung des erweiterten Sprachverständnisses von OpenAI können Sie Geschäftsfragen in einem vertrauten, natürlichen Sprachformat übermitteln, das dann in KQL-Abfragen konvertiert wird. Copilot beschleunigt die Produktivität, indem der Abfrageerstellungsprozess mit einem benutzerfreundlichen und effizienten Ansatz zur Datenanalyse vereinfacht wird.

Copilot unterstützt Gesprächsinteraktionen, die es Ihnen ermöglichen, Ihre Abfragen dynamisch zu klären, anzupassen und zu erweitern, alle während der Kontext Ihrer vorherigen Eingaben beibehalten wird. Sie können Abfragen verfeinern und Nachverfolgungsfragen stellen, ohne zu beginnen:

  • Dynamische Abfrageverfeinerung: Sie können die anfänglich von Copilot generierte KQL verfeinern, indem Sie Ihren Prompt verfeinern, um Mehrdeutigkeiten zu beseitigen, Tabellen oder Spalten anzugeben oder mehr Kontext bereitzustellen.

  • Nahtlose Nachverfolgungsfragen: Wenn die generierte KQL korrekt ist, Aber Sie die Daten genauer untersuchen möchten, können Sie Nachverfolgungsfragen im Zusammenhang mit derselben Aufgabe stellen. Sie können den Bereich Ihrer Abfrage erweitern, Filter hinzufügen oder verwandte Datenpunkte untersuchen, indem Sie auf dem vorherigen Dialog aufbauen.

Zugriff auf Copilot for Real-Time Intelligence

  1. Um auf Copilot for Real-Time Intelligence zuzugreifen, navigieren Sie zu einem neuen oder vorhandenen KQL-Abfrageset.
  2. Stellen Sie eine Verbindung mit einer Datenbank her. Weitere Informationen finden Sie unter Auswählen einer Datenbank
  3. Wählen Sie die Schaltfläche Copilot aus.
  4. Geben Sie im Bereich Copilot Ihre Geschäftsfrage in natürlicher Sprache ein.
  5. Drücken Sie die EINGABETASTE. Nach ein paar Sekunden generiert Copilot eine KQL-Abfrage basierend auf Ihrer Eingabe. Sie können die Abfrage in die Zwischenablage kopieren oder sie direkt im KQL-Abfrage-Editor einfügen. Zum Ausführen der Abfrage im Abfrage-Editor benötigen Sie Schreibzugriff auf das KQL-Abfrageset.
  6. Wählen Sie die Schaltfläche Ausführen aus, um die Abfrage auszuführen.

Screenshot: Verwendung von Copilot for Real-Time Intelligence für ein KQL-Abfrageset

Anmerkung

  • Copilot generiert keine Steuerelementbefehle.
  • Copilot führt die generierte KQL-Abfrage nicht automatisch aus. Benutzern wird empfohlen, die Abfragen nach eigenem Ermessen auszuführen.

Sie können weiterhin Nachverfolgungsfragen stellen oder Ihre Abfrage weiter verfeinern. Um einen neuen Chat zu starten, wählen Sie die Sprachblase oben rechts im bereich Copilot (1) aus.

Zeigen Sie mit der Maus auf eine vorherige Frage (2), und wählen Sie das Stiftsymbol aus, um sie zur Bearbeitung in das Fragefeld zu kopieren, oder kopieren Sie sie in die Zwischenablage.

Screenshot, der zeigt, wie eine vorherige Frage kopiert oder bearbeitet wird.

Verbesserung der Genauigkeit von Copilot for Real-Time Intelligence

Hier finden Sie einige Tipps, mit denen die Genauigkeit der von Copilotgenerierten KQL-Abfragen verbessert werden kann:

  • Beginnen Sie mit einfachen Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache, um die aktuellen Funktionen und Einschränkungen zu erlernen. Fahren Sie dann schrittweise mit komplexeren Eingabeaufforderungen fort.
  • Geben Sie die Aufgabe genau an, und vermeiden Sie Mehrdeutigkeit. Angenommen, Sie haben den Prompt in natürlicher Sprache mit einigen Teammitgliedern mit KQL-Expertise geteilt, ohne mündliche Anweisungen zu geben. Wären die Teammitglieder in der Lage, die richtige Abfrage zu generieren?
  • Um die genaueste Abfrage zu generieren, geben Sie alle relevanten Informationen an, die dem Modell helfen können. Falls möglich, geben Sie Tabellen, Operatoren oder Funktionen an, die für die Abfrage kritisch sind.
  • Bereiten Sie Ihre Datenbank vor: Fügen Sie Docstring-Eigenschaften hinzu, um allgemeine Tabellen und Spalten zu beschreiben. Dies kann für beschreibende Namen (z. B. Zeitstempel) redundant sein, ist jedoch wichtig, um Tabellen oder Spalten mit bedeutungslosen Namen zu beschreiben. Sie müssen keine Docstring zu Tabellen oder Spalten hinzufügen, die selten verwendet werden. Weitere Informationen finden Sie unter .alter table column-docstrings-Befehl.
  • Um die Copilot Ergebnisse zu verbessern, wählen Sie entweder das Gefällt mir--Icon oder das Gefällt mir nicht--Icon, um Ihre Kommentare im Feedback--Formular zu übermitteln.

Anmerkung

Das Feedback-Formular übermittelt den Namen der Datenbank, ihre URL, die von Copilot generierte KQL-Abfrage und alle Freitextantworten, die Sie in die Feedbackübermittlung einschließen. Die Ergebnisse der ausgeführten KQL-Abfrage werden nicht gesendet.

Begrenzungen

  • Copilot könnte möglicherweise aus folgenden Gründen ungenaue oder irreführende KQL-Abfragen vorschlagen:
    • Komplexe und lange Benutzereingaben.
    • Benutzereingaben, die auf Datenbankentitäten verweisen, die nicht KQL-Datenbanktabellen oder materialisierte Ansichten sind (z. B. KQL-Funktion).
  • Mehr als 10.000 gleichzeitige Benutzer innerhalb einer Organisation können zu einem Ausfall oder erheblichen Leistungseinbußen führen.