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Información general sobre Chat-magics en cuadernos de Microsoft Fabric (versión preliminar)

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Importante

Esta característica se encuentra en versión preliminar.

La biblioteca de Python chat-magics mejora el flujo de trabajo de ingeniería y ciencia de datos en cuadernos de Microsoft Fabric. Se integra sin problemas con el entorno de Fabric y permite la ejecución de comandos mágicos de IPython especializados en una celda del cuaderno para proporcionar salidas en tiempo real. Los comandos mágicos de IPython y más información sobre el uso se pueden encontrar aquí: https://ipython.readthedocs.io/en/stable/interactive/magics.html#.

Nota

Funcionalidades de la magia de chat

Generación de código y consulta instantánea

El comando %%chat permite formular preguntas sobre el estado del cuaderno. El %%code habilita la generación de código para la manipulación o visualización de datos.

Descripciones de tramas de datos

El comando %describe proporciona resúmenes y descripciones de tramas de datos cargadas. Esto simplifica la fase de exploración de datos.

Comentarios y depuración

Los comandos %%add_comments y %%fix_errors ayudan a agregar comentarios al código y corregir los errores, respectivamente. Esto ayuda a que el cuaderno sea más legible y sin errores.

Controles de privacidad

Chat-magics también ofrece una configuración de privacidad granular, que permite controlar qué datos se comparten con el servicio Azure OpenAI. Los comandos %set_sharing_level y %configure_privacy_settings, por ejemplo, proporcionan esta funcionalidad.

¿Cómo puede ayudarte chat-magics?

Las magias de chat mejoran la productividad y el flujo de trabajo en cuadernos de Microsoft FabricIt acelera la exploración de datos, simplifica la navegación del cuaderno y mejora la calidad del código. Se adapta a los entornos de código multilingües y da prioridad a la privacidad y la seguridad de los datos. Al reducir la carga cognitiva, le permite centrarse de manera más precisa en la resolución de problemas. Tanto si es científico de datos, ingeniero de datos como analista de negocios, Chat-magics integra sin problemas funcionalidades sólidas de Azure OpenAI de nivel empresarial directamente en sus cuadernos. Esto hace que sea una herramienta indispensable para tareas eficientes y optimizadas de ciencia de datos e ingeniería.

Introducción a chat-magics

  1. Abra un cuaderno nuevo o existente de Microsoft Fabric.
  2. Seleccione el botón Copilot de la cinta del cuaderno para generar el código de inicialización de Chat-magics en una nueva celda del cuaderno.
  3. Ejecute la celda cuando se agregue en la parte superior del cuaderno.

Comprobar la instalación de Chat-magics

  1. Cree una nueva celda en el cuaderno y ejecute el comando %chat_magics para mostrar el mensaje de ayuda. Este paso comprueba la instalación correcta de Chat-magics.

Introducción a los comandos básicos: %%chat y %%code

Uso de %%chat (Cell Magic)

  1. Cree una celda en el cuaderno.
  2. Escriba %%chat en la parte superior de la celda.
  3. Escriba su pregunta o instrucción debajo del comando %%chat , por ejemplo, ¿Qué variables están definidas actualmente?
  4. Ejecute la celda para ver la respuesta de Chat-magics.

Uso de %%code (Cell Magic)

  1. Cree una celda en el cuaderno.
  2. Escriba %%code en la parte superior de la celda.
  3. Debajo de esto, especifique la acción de código que quiera; por ejemplo, Cargar my_data.csv en un dataframe de Pandas.
  4. Ejecute la celda y revise el fragmento de código generado.

Personalización de la configuración de salida y idioma

  1. Use el comando %set_output para cambiar el valor predeterminado de cómo proporcionan resultados los comandos magic. ¿Las opciones se pueden ver ejecutando %set_output?
  2. Elija dónde colocar el código generado, desde opciones como
    • celda actual
    • nueva celda
    • salida de celda
    • en una variable

Comandos avanzados para operaciones de datos

%describe, %%add_comentarios y %%fix_errores

  1. Use %describe DataFrameName en una nueva celda para obtener información general de un dataframe específico.
  2. Para agregar comentarios a una celda de código para mejorar la legibilidad, escriba %%add_comments en la parte superior de la celda que desea anotar y, a continuación, ejecutar. Asegúrese de validar que el código es correcto.
  3. Para corregir errores de código, escriba %%fix_errors en la parte superior de la celda que contenía un error y ejecútelo.

Configuración de privacidad y seguridad

  1. De forma predeterminada, la configuración de privacidad comparte los mensajes anteriores enviados a y desde language Learning Model (LLM). Pero no comparte contenido, salidas ni esquemas ni datos de ejemplo de orígenes de datos.
  2. Use %set_sharing_level en una nueva celda para ajustar los datos compartidos con el procesador de IA.
  3. Para obtener una configuración de privacidad más detallada, use %configure_privacy_settings.

Comandos de contexto y enfoque

Uso de %pin, %new_task y otros comandos de contexto

  1. Use %pin DataFrameName para ayudar a la inteligencia artificial a centrarse en tramas de datos específicas.
  2. Para borrar la inteligencia artificial para centrarse en una nueva tarea en el cuaderno, escriba %new_task seguido de una tarea que esté a punto de realizar. Esto borra el historial de ejecución que copilot sabe acerca de este punto y puede hacer que las respuestas futuras sean más relevantes.

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