Privacidad, seguridad y uso responsable de Copilot para la ciencia de datos
En este artículo, aprenderá cómo funciona Microsoft Copilot for Data Science, cómo mantiene los datos empresariales seguros y cumple con los requisitos de privacidad, y cómo usar la inteligencia artificial generativa de manera 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 la ciencia de datos 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.
Uso de datos de Copilot para la ciencia de datos
En los cuadernos, Copilot solo puede acceder a los datos accesibles para el cuaderno actual del usuario, ya sea en un lago de datos conectado o cargado o importado directamente en ese cuaderno por el usuario. En los cuadernos, Copilot no puede acceder a los datos que no sean accesibles para el cuaderno.
De forma predeterminada, Copilot tiene acceso a los siguientes tipos de datos:
- Mensajes anteriores enviados a y respuestas de Copilot para ese usuario en esa sesión.
- Contenido de las celdas que el usuario ha ejecutado.
- Salidas de celdas que el usuario ha ejecutado.
- Esquemas de orígenes de datos en el cuaderno.
- Datos de ejemplo de orígenes de datos en el cuaderno.
- Esquemas de orígenes de datos externos en un lago de datos adjunto.
Evaluación de Copilot para Ciencia de datos
- El equipo del producto ha probado Copilot para ver cómo funciona el sistema en el contexto de los cuadernos y si las respuestas de inteligencia artificial son detalladas y útiles.
- El equipo también invirtió en medidas de mitigación de daños adicionales, incluidos los enfoques tecnológicos para centrarse en el resultado de Copiloten temas relacionados con la ciencia de datos.
Sugerencias para trabajar con Copilot para la ciencia de datos
- Copilot está mejor equipado para controlar temas de ciencia de datos, así que limite sus preguntas a esta área.
- Especifique claramente los datos que desea que Copilot examine. Si describe el recurso de datos, como asignar nombres a archivos, tablas o columnas, es más probable que Copilot recupere datos pertinentes y genere salidas útiles.
- Si desea respuestas más pormenorizadas, intente cargar datos en el cuaderno como DataFrames o anclar los datos en el lago de datos. Esto proporciona Copilot más contexto con el que realizar análisis. Si un recurso es demasiado grande para cargarlo, anclarlo es una alternativa útil.
Aptitud de IA: Preguntas más frecuentes sobre la IA responsable
¿Qué es la aptitud de IA?
Ai Skill es una nueva herramienta de Fabric que aporta una manera de obtener respuestas de los datos tabulares en lenguaje natural.
¿Qué puede hacer la habilidad de IA?
Un analista de datos o ingeniero puede preparar la aptitud de inteligencia artificial para su uso por parte de usuarios empresariales no técnicos. Necesitan configurar el origen de datos de Fabric y, opcionalmente, pueden proporcionar información de contexto adicional que no sea obvia del esquema.
A continuación, los usuarios no técnicos pueden escribir preguntas y recibir los resultados de la ejecución de una consulta SQL generada por IA.
¿Cuáles son los usos previstos de la aptitud de IA?
Los usuarios empresariales que no están familiarizados con cómo se estructuran los datos pueden formular preguntas descriptivas como "¿Cuáles son los 10 productos principales por volumen de ventas el mes pasado?" sobre los datos tabulares almacenados en Fabric Lakehouses y Fabric Warehouses.
La aptitud de inteligencia artificial no está pensada para su uso en casos en los que se requieren resultados deterministas y 100 % precisos, lo que refleja las limitaciones actuales de LLM.
La aptitud de inteligencia artificial no está pensada para casos de uso que requieren análisis profundos o análisis causales. Por ejemplo, al preguntar "¿por qué bajaron los números de ventas el mes pasado?" está fuera del ámbito.
¿Cómo se evaluó la aptitud de IA? ¿Qué métricas se usan para medir el rendimiento?
El equipo del producto ha probado la aptitud de inteligencia artificial en una variedad de pruebas comparativas públicas y privadas para las tareas de SQL para determinar la calidad de las consultas SQL.
El equipo también invertía en mitigaciones de daños adicionales, incluidos los enfoques tecnológicos para centrar la salida de la aptitud de inteligencia artificial en el contexto de los orígenes de datos elegidos.
¿Cuáles son las limitaciones de la aptitud de inteligencia artificial? ¿Cómo pueden los usuarios minimizar el impacto de las limitaciones de la aptitud de inteligencia artificial al usar el sistema?
Asegúrese de que los nombres de columna sean descriptivos. En lugar de usar nombres de columna como "C1" o "ActCu", use "ActiveCustomer" o "IsCustomerActive". Esta es la manera más eficaz de obtener consultas más confiables de la inteligencia artificial.
Use las notas del modelo en el panel de configuración de la interfaz de usuario. Si las consultas SQL que genera la habilidad de IA son incorrectas, puede proporcionar instrucciones al modelo en inglés sencillo para mejorar las futuras consultas. El sistema usará estas instrucciones con cada consulta. Las instrucciones cortas y directas son las mejores.
Proporcione ejemplos en el panel de configuración del modelo en la interfaz de usuario. El sistema aprovechará los ejemplos más relevantes al proporcionar sus respuestas.
¿Qué factores operativos y configuraciones permiten un uso eficaz y responsable de la aptitud de inteligencia artificial?
La habilidad de inteligencia artificial solo tiene acceso a los datos que usted proporcione. Usa el esquema (nombre de tabla y nombre de columna), así como las notas del modelo y ejemplos que se proporcionan en la interfaz de usuario.
La aptitud de inteligencia artificial solo tiene acceso a los datos a los que el interrogador tiene acceso. Si usa la aptitud de inteligencia artificial, las credenciales se usan para acceder a la base de datos subyacente. Si no tiene acceso a los datos subyacentes, la capacidad de la inteligencia artificial tampoco lo tendrá. Esto es cierto cuando publica la habilidad de inteligencia artificial en otros destinos, como Copilot para Microsoft 365 o Microsoft Copilot Studio, donde otros interrogadores pueden usar la habilidad de IA.