Privacidad, seguridad y uso responsable de Copilot para Data Factory (versión preliminar)
En este artículo, aprenda cómo Copilot para la descripción general de Data Factory funciona, cómo mantiene los datos empresariales seguros y cumple los requisitos de privacidad, y cómo usar la inteligencia artificial generativa de forma responsable. Para obtener información general sobre estos temas para Copilot en Fabric, consulte Privacidad, seguridad y uso responsable de Copilot (versión preliminar).
Con Copilot para Data Factory en Microsoft Fabric y otras características de IA generativas en versión preliminar, Microsoft Fabric ofrece una nueva manera de transformar y analizar datos, generar información y crear visualizaciones e informes en Ciencia de datos y otras cargas de trabajo.
Para conocer las consideraciones y limitaciones, consulte Limitaciones de Copilot para Data Factory.
Uso de datos de Copilot para Data Factory
- Copilot solo puede acceder a los datos que son accesibles para la sesión actual del flujo de datos Gen2 del usuario y que están configurados e importados en la cuadrícula de vista previa de datos. Obtenga más información sobre cómo obtener datos en Power Query.
Evaluación de Copilot para Data Factory
- El equipo del producto ha probado Copilot para ver el rendimiento del sistema en el contexto de los flujos de datos gen2 y si las respuestas de inteligencia artificial son detalladas y útiles.
- El equipo también ha invertido en otras estrategias de mitigación de daños, incluidos los enfoques tecnológicos para enfocar los resultados de Copiloten temas relacionados con la integración de datos.
Sugerencias para trabajar con Copilot para Data Factory
- Copilot está mejor equipado para controlar temas de integración de datos, por lo que es mejor limitar sus preguntas a esta área.
- Si incluye descripciones como nombres de consulta, nombres de columna y valores en la entrada, es más probable que Copilot genere salidas útiles.
- Intente dividir entradas complejas en tareas más granulares. Esto ayuda a Copilot comprender mejor los requisitos y generar una salida más precisa.