Datatieteen Copilot tietosuoja, suojaus ja vastuullinen käyttö
Tässä artikkelissa kerrotaan, miten Microsoft Copilot for Data Science - toimii, miten ne pitävät yritystietosi suojattuina ja noudattavat tietosuojavaatimuksia ja miten tekoälyä käytetään vastuullisesti. Yleiskatsaus näistä fabric-Copilot aiheista on kohdassa Tietosuoja, suojaus ja Copilot (esikatselu).
Microsoft Fabricin Copilot datatieteelle ja muille luotujen tekoälytoimintojen esikatselun myötä Microsoft Fabric tarjoaa uuden tavan muuntaa ja analysoida tietoja, luoda merkityksellisiä tietoja sekä luoda visualisointeja ja raportteja datatieteessä ja muissa kuormituksissa.
Huomioitavia seikkoja ja rajoituksia on kohdassa Rajoitukset.
Copilot datatieteen tietojen käyttö
Muistikirjoissa Copilot pääsevät käsiksi vain tietoihin, jotka ovat käyttäjän nykyisen muistikirjan käytettävissä joko liitetyssä lakehousessa tai käyttäjän suoraan muistikirjaan lataamia tai tuomia tietoja. Muistikirjoissa Copilot eivät voi käyttää mitään tietoja, jotka eivät ole muistikirjan käytettävissä.
Copilot voi oletusarvoisesti käyttää seuraavia tietotyyppejä:
- Edelliset viestit, jotka on lähetetty kyseiselle käyttäjälle ja jotka vastaavat Copilot kyseisessä istunnossa.
- Käyttäjän suorittamien solujen sisältö.
- Käyttäjän suorittamien solujen tulosteet.
- Muistikirjassa olevat tietolähteiden rakenteet.
- Näytetietoja muistikirjassa olevista tietolähteistä.
- Rakenteet ulkoisista tietolähteistä liitetyssä lakehousessa.
Copilot arviointi tietojenkäsittelylle
- Tuotetiimi on testannut Copilot nähdäkseen, miten hyvin järjestelmä toimii muistikirjojen kontekstissa ja ovatko tekoälyvastaukset oivaltavia ja hyödyllisiä.
- Tiimi sijoitti myös lisähaittojen lieventämistapoihin, kuten teknisiin lähestymistapoihin keskittyä Copilot"tulosta tietojenkäsittelyyn liittyvistä aiheista.
Vinkkejä tietotieteen Copilot käsittelemiseen
- Copilot on parhaiten varustettu käsittelemään tietojenkäsittelyä koskevia aiheita, joten rajaa kysymyksesi tälle alueelle.
- Käsittele yksityiskohtaisesti tietoja, joita haluat Copilot tarkastella. Jos tietoresurssia, kuten nimeämistiedostoja, taulukoita tai sarakkeita, kuvataan, Copilot hakee todennäköisemmin oleellisia tietoja ja luo hyödyllisiä tulosteita.
- Jos haluat tarkempia vastauksia, yritä ladata tietoja muistikirjaan DataFrame-kehyksinä tai kiinnittää tiedot lakehouse-laitteeseesi. Tämä antaa Copilot enemmän kontekstia analyysin suorittamiseen. Jos resurssi on liian suuri ladattavaksi, sen kiinnittäminen on hyödyllinen vaihtoehto.
Tekoälytaidot: Vastuulliset tekoälyn usein kysytyt kysymykset
Mitä tekoälytaidot ovat?
AI Skill on Uusi Fabric-työkalu, joka tarjoaa tavan saada vastauksia taulukkomuotoisista tiedoista luonnollisella kielellä.
Mitä tekoälytaito voi tehdä?
Tietoanalyytikko tai insinööri voi valmistella tekoälytaidon muiden kuin teknisten yrityskäyttäjien käytettäväksi. Järjestelmän täytyy määrittää Fabric-tietolähde ja antaa halutessaan lisätietoja, jotka eivät ole ilmeisiä rakenteesta.
Muut kuin tekniset käyttäjät voivat sitten kirjoittaa kysymyksiä ja vastaanottaa tulokset tekoälyn luoman SQL-kyselyn suorittamisesta.
Mikä on tekoälyn taitojen käyttötarkoitus taidot?
Yrityskäyttäjät, jotka eivät tiedä, miten tiedot on jäsennetty, voivat esittää kuvaavia kysymyksiä, kuten "mitkä ovat kymmenen eniten tuotetta viime kuun myyntivolyymin mukaan?" Fabric Lakehousesiin ja Fabric Warehousesiin tallennettujen taulukkomuotoisten tietojen lisäksi.
AI Skill ei ole tarkoitettu käytettäväksi tapauksissa, joissa tarvitaan determinististä ja 100% tarkkoja tuloksia, mikä heijastaa nykyisiä LLM-rajoituksia.
Tekoälyn osaamista ei ole tarkoitettu sellaisten käyttötapausten käyttöön, jotka edellyttävät syvällistä analytiikkaa tai syy-analytiikkaa. Miksi myyntimäärämme pienentyi viime kuussa? ei kuulu alueeseen.
Miten tekoälyn osaamista arvioitiin? Mitä mittareita käytetään suorituskyvyn mittaamiseen?
Tuotetiimi on testannut tekoälytaitoja erilaisilla julkisilla ja yksityisillä vertailuarvoilla SQL-tehtäviä varten SQL-kyselyiden laadun selvittämiseksi.
Tiimi sijoitti myös lisähaittojen lieventämistapoihin, kuten teknisiin lähestymistapoihin, joilla tekoälytaidon tulos keskitettiin valittujen tietolähteiden kontekstiin.
Mitkä ovat tekoälytaidon rajoitukset? Miten käyttäjät voivat minimoida tekoälytaitojen rajoitusten vaikutuksen käyttäessään järjestelmää?
Varmista, että sarakkeiden nimet ovat kuvaavia. Käytä sarakkeiden nimiä, kuten "C1" tai "ActCu", vaan "ActiveCustomer" tai "IsCustomerActive". Tämä on tehokkain tapa saada tekoälystä luotettavampia kyselyitä.
Käytä mallin muistiinpanoja käyttöliittymän määrityspaneelissa. Jos AI Skilln luomat SQL-kyselyt ovat virheellisiä, voit parantaa tulevia kyselyitä antamalla mallille ohjeet tavallisella englannilla. Järjestelmä käyttää näitä ohjeita jokaisen kyselyn yhteydessä. Lyhyet ja suorat ohjeet toimivat parhaiten.
Anna esimerkkejä käyttöliittymän mallin määrityspaneelista. Järjestelmä hyödyntää kaikkein olennaisimpia esimerkkejä vastauksiensa antamiseen.
Mitkä toiminnalliset tekijät ja asetukset mahdollistavat tekoälytaitojen tehokkaan ja vastuullisen käytön?
Tekoälytaitojen avulla voit käyttää vain antamiasi tietoja. Se hyödyntää rakennetta (taulukon nimi ja sarakkeen nimi) sekä mallin huomautuksia ja esimerkkejä, jotka annat käyttöliittymässä.
Tekoälytaidolla on pääsy vain tietoihin, joihin kysyjällä on käyttöoikeus. Jos käytät tekoälyn osaamista, tunnistetietojasi käytetään pohjana olevan tietokannan käyttämiseen. Jos sinulla ei ole pohjana olevien tietojen käyttöoikeutta, ei myöskään tekoälytaitoa. Tämä pätee, kun julkaiset tekoälytaidon muissa kohteissa, kuten Microsoft 365:n Copilot tai Microsoft Copilot Studiossa, jossa muut kysyjät voivat käyttää tekoälytaitoa.