Privacy, sicurezza e uso responsabile di Copilot per Real-Time Intelligence
Questo articolo illustra come funziona Copilot per Real-Time Intelligence, come mantiene i dati aziendali sicuri e rispetta i requisiti di privacy e come usare l'intelligenza artificiale generativa in modo responsabile. Per una panoramica di questi argomenti per Copilot in Fabric, vedere Privacy, sicurezza e uso responsabile per Copilot.
Questa funzionalità sfrutta la potenza di OpenAI per tradurre facilmente le query in linguaggio naturale in KQL (Kusto Query Language), un linguaggio specializzato per l'esecuzione di query su set di dati di grandi dimensioni. In sostanza, funge da ponte tra il linguaggio quotidiano degli utenti e le complessità tecniche di KQL rimuovendo le barriere di adozione per gli utenti che non hanno familiarità con il linguaggio. Sfruttando la comprensione avanzata del linguaggio di OpenAI, questa funzionalità consente agli utenti di inviare domande aziendali in un formato di linguaggio naturale familiare, che vengono quindi convertiti in query KQL.
Copilot accelera la produttività semplificando il processo di creazione delle query, ma offre anche un approccio intuitivo ed efficiente all'analisi dei dati.
Copilot per l'uso previsto di Real-Time Intelligence
Kusto Copilot accelera il processo di esplorazione dei dati degli analisti e dei data scientist, traducendo domande aziendali in linguaggio naturale in query KQL, in base ai nomi/schema delle colonne del set di dati sottostanti.
Cosa può fare Copilot per Real-Time Intelligence?
Kusto Copilot è basato su modelli di intelligenza artificiale generativi sviluppati da OpenAI e Microsoft. In particolare, usa le API di incorporamento e completamento di OpenAI per compilare il prompt del linguaggio naturale e generare query KQL.
Uso dei dati di Copilot per Real-Time Intelligence
Copilot per Real-Time Intelligence ha accesso ai dati accessibili all'utente Copilot, ad esempio lo schema del database, le funzioni definite dall'utente e il campionamento dei dati del database connesso. Il Copilot fa riferimento a qualsiasi database attualmente connesso al set di query KQL. Il Copilot non archivia dati.
Valutazione di Copilot per Real-Time Intelligence
- Dopo un periodo di ricerca approfondito in cui sono state testate diverse configurazioni e metodi, il metodo di integrazione OpenAI è stato dimostrato di generare query KQL con la massima accuratezza. Copilot non esegue automaticamente la query KQL generata e agli utenti viene consigliato di eseguire le query a propria discrezione.
- Kusto Copilot non esegue automaticamente alcuna query KQL generata e agli utenti viene consigliato di eseguire le query a propria discrezione.
Limitazioni di Copilot nell'Intelligenza Real-Time
- Un input utente complesso e lungo potrebbe essere frainteso da Copilot, portando a suggerimenti di query KQL potenzialmente imprecisi o fuorvianti.
- L'input dell'utente che indirizza a entità di database che non sono tabelle KQL o viste materializzate (ad esempio, una funzione KQL) può portare a suggerire query KQL potenzialmente imprecise o fuorvianti.
- Più di 10.000 utenti simultanei all'interno di un'organizzazione avranno probabilmente esito negativo o avranno un notevole riscontro nelle prestazioni.
- La query KQL deve essere convalidata dall'utente prima di eseguire per impedire l'esecuzione di query KQL non sicure.
Suggerimenti per l'uso di Copilot per Real-Time Intelligence
- È consigliabile fornire query in linguaggio naturale dettagliate e pertinenti. Inoltre, è necessario fornire richieste concise e semplici al copilot per evitare query KQL non accurate o fuorvianti suggerite. È anche consigliabile limitare le domande ai database che sono tabelle KQL o viste materializzate.
- Ad esempio, se si chiede una colonna specifica, specificare il nome della colonna e il tipo di dati che contiene. Se si vogliono usare operatori o funzioni specifici, sarà utile anche questo. Maggiori sono le informazioni fornite, migliore sarà la risposta Copilot.