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Copilot pour la base de données SQL dans Microsoft Fabric (préversion)

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S’applique à :✅Base de données SQL dans Microsoft Fabric

Microsoft Copilot pour la base de données SQL dans Fabric est un assistant IA conçu pour simplifier vos tâches de base de données. Copilot s’intègre en toute transparence à votre base de données Fabric, fournissant des insights intelligents pour vous aider à suivre chaque étape de vos explorations T-SQL.

Présentation de Copilot pour la base de données SQL

Copilot pour la base de données SQL utilise des noms de table et d’affichage, des noms de colonnes, une clé primaire et des métadonnées de clé étrangère pour générer du code T-SQL. Copilot pour la base de données SQL n’utilise pas de données dans les tables pour générer des suggestions T-SQL.

Les principales fonctionnalités de Copilot pour la base de données SQL sont les suivantes :

  • Complétion de code : commencez à écrire T-SQL dans l’éditeur de requête SQL et Copilot génère automatiquement une suggestion de code pour vous aider à terminer votre requête. L’onglet accepte la suggestion de code ou continue à taper pour ignorer la suggestion.

  • Actions rapides : dans le ruban de l’éditeur de requête SQL, les Corriger et Expliquer les options sont des actions rapides. Mettez en surbrillance une requête SQL de votre choix et sélectionnez l’un des boutons d’action rapide pour effectuer l’action sélectionnée sur votre requête.

    • Corriger : Copilot peut corriger les erreurs dans votre code à mesure que des messages d’erreur se surviennent. Les scénarios d’erreur peuvent inclure du code T-SQL incorrect/non pris en charge, des orthographes incorrectes, etc. Copilot fournira également des commentaires qui expliquent les modifications et suggèrent les meilleures pratiques SQL.

    • Expliquer : Copilot peut fournir des explications en langage naturel de votre requête SQL et schéma de base de données au format commentaires.

  • Volet conversation : utilisez le volet de conversation pour poser des questions à Copilot par le biais du langage naturel. Copilot répond avec une requête SQL générée ou en langage naturel en fonction de la question posée.

    • Langage naturel vers SQL : générez du code T-SQL à partir de requêtes en texte brut, ce qui permet aux utilisateurs d’interroger des données sans avoir à connaître la syntaxe SQL.

    • Q&R basées sur un document : Posez des questions Copilot sur les fonctionnalités générales de base de données SQL et répond en langage naturel. Copilot aide également à trouver la documentation relative à votre requête.

Utiliser Copilot efficacement

Voici quelques astuces pour optimiser la productivité avec Copilot.

  • Lorsque vous créez des invites, veillez à commencer par une description claire et concise des informations spécifiques que vous recherchez.

  • Le langage naturel en SQL dépend des noms de table et de colonne expressives. Si votre table et vos colonnes ne sont pas expressives et descriptives, Copilot pourrait ne pas être en mesure de créer une requête pertinente.

  • Utilisez le langage naturel applicable à vos noms de table et d’affichage, aux noms de colonnes, aux clés primaires et aux clés étrangères de votre base de données. Ce contexte aide Copilot à générer des requêtes exactes. Spécifiez les colonnes que vous souhaitez voir, les agrégations et les critères de filtrage de la manière la plus explicite possible. Copilot doit être en mesure de corriger les fautes de frappe ou de comprendre le contexte en fonction de votre contexte de schéma.

  • Lorsque vous utilisez les complétions de code, laissez un commentaire en haut de la requête avec -- pour aider Copilot avec le contexte de la requête que vous essayez d’écrire.

  • Évitez tout langage ambigu ou trop complexe dans vos invites. Simplifiez la question tout en conservant sa clarté. Cette modification garantit que Copilot peut la traduire efficacement en une requête T-SQL pertinente qui récupère les données souhaitées à partir des tables et vues associées.

  • Actuellement, Copilot pour la base de données SQL dans Fabric prend uniquement en charge la langue anglaise vers T-SQL.

  • Les exemples de requêtes suivants sont clairs, spécifiques et adaptés aux propriétés de votre schéma et de votre base de données, ce qui permet à Copilot de générer plus facilement des requêtes T-SQL précises :

    • What are the top-selling products by quantity?
    • Count all the products, group by each category
    • Show all sales transactions occurred on [a specific date]
    • Create a table in [schema name] called "SalesTransactions" with the columns CustomerID, ProductID and OrderID

Activer un copilote

Que dois-je savoir pour utiliser Copilot de manière responsable ?

Microsoft s’engage à s’assurer que nos systèmes IA sont guidés par nos principes d’IA et Standard d’IA responsable. Ces principes incluent la possibilité pour nos clients d’utiliser ces systèmes efficacement et conformément à leurs utilisations prévues. Notre approche de l’IA responsable évolue continuellement pour résoudre de manière proactive les problèmes émergents.

Les fonctionnalités de Copilot dans Fabric sont conçues pour répondre à la norme d’IA responsable, ce qui signifie qu’elles sont examinées par des équipes multidisciplinaires pour les dommages potentiels, puis affinées pour inclure des atténuations pour ces dommages.

Pour plus d’informations, consultez Confidentialité, sécurité et utilisation responsable de Copilot dans Fabric.

Limitations de Copilot pour la base de données SQL

Voici les limitations actuelles de Copilot pour la base de données SQL :

  • Copilot ne peut pas apporter de modifications aux requêtes SQL existantes dans l’éditeur de requête SQL. Par exemple, si vous demandez au volet de conversation Copilot de modifier une partie spécifique d’une requête existante, cela ne fonctionne pas. Toutefois, Copilot comprend les entrées précédentes dans le volet de conversation, ce qui permet aux utilisateurs d’itérer les requêtes précédemment générées par Copilot avant d’être insérées.
  • Copilot peut produire des résultats incorrects lorsque l’intention est d’évaluer les données. Copilot n’a accès qu’au schéma de base de données, aucune des données à l’intérieur.
  • Les réponses Copilot peuvent inclure du contenu incorrect ou de faible qualité. Veillez donc à passer en revue les sorties avant de les utiliser dans votre travail.
  • Les personnes capables d’évaluer de manière significative la précision et l’adéquation du contenu doivent passer en revue les sorties.

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