Creación de una habilidad de IA (versión preliminar)
¿Está listo para mantener conversaciones sobre datos? Puede crear experiencias de IA con la habilidad de IA en Microsoft Fabric para responder a preguntas sobre las tablas de su lago de datos y almacén. Esta técnica reduce las barreras para que otros usuarios respondan a sus preguntas sobre datos, ya que sus compañeros pueden formular sus preguntas en inglés y recibir respuestas controladas por datos.
Importante
Esta característica se encuentra en versión preliminar.
Requisitos previos
- Un recurso de capacidad de Fabric de pago F64 o superior.
- Está habilitado el conmutador de inquilino de aptitudes de IA.
- El conmutador de suscriptor de Copilot está habilitado.
- El uso compartido entre regiones geográficas para la IA está habilitado, si es pertinente.
- Una instancia de almacén o lago de datos con datos.
Crear y configurar una habilidad de IA
La creación y configuración de una habilidad de IA en Fabric implica estos pasos:
- Creación de una nueva habilidad de IA
- Selección de su enfoque.
- Formulación de las preguntas.
- Provisión de ejemplos.
- Especificación de instrucciones.
El proceso es sencillo y puede empezar a probar los recursos de habilidad de la IA en cuestión de minutos.
Creación de una nueva habilidad de IA
Como en otros procesos de creación de elementos de Fabric estándar, puede crear una nueva habilidad de IA desde la página principal de Ciencia de datos de Fabric, la opción Nuevo del área de trabajo o en Crear centro. Debe proporcionar un nombre, como se muestra en esta captura de pantalla:
Selección de su enfoque
Después de crear una habilidad de inteligencia artificial, seleccione un origen de datos. Puede ser un almacenamiento de datos o un lago. En la siguiente pantalla, seleccione el almacén o el lago de datos y, a continuación, Conectar.
El panel izquierdo se rellena con las tablas disponibles en el origen de datos seleccionado. Use las casillas para que una tabla esté disponible o no esté disponible para la IA. Debe seleccionar al menos una tabla para poder formular las preguntas a la habilidad de IA.
Nota:
Asegúrese de que los nombres de columna sean descriptivos. En lugar de usar nombres de columna como C1 o ActCu, use ActiveCustomer o IsCustomerActive. Utilizar nombres descriptivos es la forma más eficaz de obtener consultas más fiables de la IA.
Use las notas del modelo en el panel de configuración de la UI. Si la habilidad de IA genera consultas T-SQL incorrectas, puede proporcionar instrucciones al modelo en inglés sencillo para mejorar las consultas futuras. El sistema usará estas instrucciones con cada consulta. Las instrucciones cortas y directas funcionan mejor.
Formulación de preguntas
Una vez que seleccione los datos, puede empezar a formular preguntas. El sistema gestiona las preguntas que puede responder una sola consulta, como se muestra en esta captura de pantalla:
Las preguntas como los ejemplos siguientes deben funcionar:
- "¿Cuáles fueron nuestras ventas totales en California en 2023?"
- "¿Cuáles son los artículos más caros que nunca se han llegado a vender?"
Estas preguntas no obtendrán respuesta:
- "¿Por qué nuestra productividad de fábrica es menor en el segundo trimestre de 2024?"
- "¿Cuál es la causa principal de nuestro pico de ventas?"
Al formular una pregunta, el sistema usa las credenciales para capturar el esquema. En función de la pregunta, el sistema utiliza la información que usted ha proporcionado (véanse las secciones «Proporcionar ejemplos» y «Proporcionar instrucciones») y el esquema para construir una pregunta. Este mensaje es el texto que se envía a una IA, que genera varias consultas SQL.
Después de generar las consultas SQL, es necesario estudiarlas para asegurarse de que solo consultan los datos. Además, se debe comprobar que no crean, actualizan, eliminan ni cambian los datos de ninguna manera. A continuación, extraiga el mejor candidato de consulta de la lista de consultas generadas. Realice las reparaciones básicas necesarias en la mejor consulta generada por IA. Por último, con las credenciales, se vuelve a ejecutar la consulta y se le devuelve el conjunto de resultados.
Cambie el origen de datos
Para cambiar a otra instancia de lago de datos o almacén, seleccione las flechas situadas cerca de la parte superior del panel Explorador, como se muestra en esta captura de pantalla:
Configuración de la habilidad de IA
La aptitud de inteligencia artificial ofrece varias opciones de configuración que permiten a los creadores personalizar su comportamiento para adaptarse mejor a sus necesidades. Estas configuraciones proporcionan flexibilidad en la forma en que las aptitudes de inteligencia artificial procesan y presentan datos, lo que permite un mayor control sobre los resultados.
Proporcionar consultas de ejemplo
Puede incrementar la precisión de las respuestas de la habilidad de IA proporcionando consultas SQL de ejemplo. Esta técnica, conocida como Few Shot Learning en la inteligencia artificial generativa, le permite guiar la aptitud de inteligencia artificial para generar respuestas que se alineen con sus expectativas.
Cuando proporcionas a la inteligencia artificial pares de ejemplo de consulta/pregunta, los usa como referencia al responder preguntas futuras. La inteligencia artificial examinará los ejemplos proporcionados para buscar las consultas más relevantes que coincidan con la nueva pregunta. Esto ayuda a la inteligencia artificial a incorporar lógica específica del negocio y a responder a consultas comunes que los usuarios finales suelen preguntar.
Si observa que la inteligencia artificial no genera las consultas SQL deseadas, puede mejorar su rendimiento proporcionando ejemplos adicionales.
Sugerencia
Proporcionar un conjunto diverso de consultas de ejemplo mejorará la capacidad de la aptitud de inteligencia artificial para generar consultas SQL precisas y pertinentes.
Para agregar ejemplos, haga clic en el botón editar en "Consultas SQL de ejemplo" en el lado derecho, como se muestra en la captura de pantalla siguiente:
Nota:
La aptitud de IA solo hará referencia a las consultas que contienen SQL válidos y que coinciden con el esquema de las tablas seleccionadas. La aptitud de inteligencia artificial no usará las consultas que no hayan completado la validación. Asegúrese de que todas las consultas de ejemplo son válidas y se alinean correctamente con el esquema para asegurarse de que se usan de forma eficaz.
Especificación de instrucciones
También puede dirigir la IA con instrucciones. Puede proporcionar estas instrucciones en el cuadro de texto Notas para el modelo. Aquí puede escribir instrucciones en inglés. La inteligencia artificial usa esas instrucciones cuando genera SQL.
Si detecta que la IA malinterpreta ciertas palabras o acrónimos de manera constante, puede proporcionar definiciones de términos de esta sección, como se muestra en esta captura de pantalla:
Personalización de las variaciones de consulta SQL
La configuración de variaciones de consultas SQL, controla la variabilidad del número de consultas SQL que genera la capacidad de IA antes de determinar la consulta final. Al ajustar esta configuración, los creadores pueden influir en cuántas consultas SQL diferentes evaluará la aptitud de IA antes de llegar a la consulta final.
Si desea que la capacidad de la inteligencia artificial explore más posibles rutas de consulta antes de elegir la más adecuada, aumente el ajuste de Variaciones de Consultas SQL. Esto puede ser especialmente útil en escenarios complejos en los que varias estructuras de consulta potenciales podrían producir el resultado deseado.
Mostrar consulta SQL ejecutada
La configuración Mostrar consulta SQL ejecutada permite a los creadores depurar los resultados generados por la aptitud de IA. Cuando se habilita, esta configuración proporciona visibilidad de la consulta SQL final generada por la aptitud de IA que se usó para generar la salida final.
Puede habilitar esta configuración si necesita comprobar o solucionar problemas de las consultas SQL generadas por la aptitud de IA. Esto es especialmente útil para comprender cómo la aptitud de inteligencia artificial construye consultas y garantiza que se alinean con la lógica y la estructura esperadas.