Panoramica delle chat-magics nei notebook di Microsoft Fabric (anteprima)

Importante

Questa funzionalità è disponibile in anteprima .

La libreria Python Chat-magics migliora il flusso di lavoro di data science e progettazione nei notebook di Microsoft Fabric. Si integra perfettamente con l'ambiente Fabric e consente l'esecuzione di comandi magic IPython specializzati in una cella del notebook, per fornire output in tempo reale. Comandi magici IPython e altre informazioni di base sull'utilizzo sono disponibili qui: https://ipython.readthedocs.io/en/stable/interactive/magics.html#.

Nota

• L'amministratore deve abilitare il cambio del tenant prima di iniziare a usare Copilot. Per dettagli, vedere l'articolo Copilot impostazioni del tenant.
• La capacità F64 o P1 deve trovarsi in una delle aree elencate in questo articolo, disponibilità dell'area infrastruttura.
• Se il tenant o la capacità si trova all'esterno degli Stati Uniti o della Francia, Copilot è disabilitato per impostazione predefinita, a meno che l'amministratore del tenant di Fabric non consenta l'elaborazione dei dati inviati ad Azure OpenAI all'esterno dell'area geografica, del limite di conformità o dell'istanza del cloud nazionale'impostazione del tenant nel portale di amministrazione di Fabric.
• Copilot in Microsoft Fabric non è supportato negli SKU di valutazione. Sono supportati solo gli SKU di pagamento (F64 o versione più recente o P1 o più recente).
• Copilot in Fabric è attualmente in fase di distribuzione in anteprima pubblica e dovrebbe essere disponibile per tutti i clienti entro la fine di marzo 2024.
• Per ulteriori informazioni, vedere l'articolo Panoramica di Copilot in Fabric e Power BI.

Funzionalità di Chat-magics

Generazione di query e codice istantanea

Il comando %%chat consente di porre domande sullo stato del notebook. Il %%code abilita la generazione di codice per la manipolazione o la visualizzazione dei dati.

Descrizioni dei dataframe

Il comando %describe fornisce riepiloghi e descrizioni dei dataframe caricati. Ciò semplifica la fase di esplorazione dei dati.

Commenti e debug

I comandi %%add_comments e %%fix_errors consentono di aggiungere commenti al codice e correggere gli errori rispettivamente. Ciò consente di rendere il notebook più leggibile e privo di errori.

Controlli sulla privacy

Chat-magics offre anche impostazioni di privacy granulari, che consentono di controllare quali dati vengono condivisi con il servizio OpenAI di Azure. I comandi %set_sharing_level e %configure_privacy_settings, ad esempio, forniscono questa funzionalità.

In che modo chat-magics può aiutarti?

Chat magics migliora la produttività e il flusso di lavoro nei notebook di Microsoft FabricIt accelera l'esplorazione dei dati, semplifica lo spostamento dei notebook e migliora la qualità del codice. Si adatta agli ambienti di codice multilingue e assegna priorità alla privacy e alla sicurezza dei dati. Grazie alla riduzione del carico cognitivo, consente di concentrarsi maggiormente sulla risoluzione dei problemi. Che tu sia un data scientist, un data engineer o un business analyst, Chat-magics integra facilmente funzionalità di Azure OpenAI affidabili di livello aziendale direttamente nei tuoi notebook. Questo lo rende uno strumento indispensabile per attività di data science e progettazione efficienti e semplificate.

Introduzione a Chat-magics

1. Aprire un notebook di Microsoft Fabric nuovo o esistente.
2. Selezionare il pulsante Copilot sulla barra multifunzione del notebook per inserire il codice di inizializzazione Chat-magics in una nuova cella del notebook.
3. Eseguire la cella quando viene aggiunta nella parte superiore del notebook.

Verificare l'installazione di Chat-magics

1. Crea una nuova cella nel notebook ed esegui il comando %chat_magics per visualizzare il messaggio di aiuto. Questo passaggio verifica l'installazione corretta di Chat-magics.

Introduzione ai comandi di base: %%chat e %%code

Uso di %%chat (Cell Magic)

1. Creare una nuova cella nel notebook.
2. Digitare %%chat nella parte superiore della cella.
3. Immettere la domanda o l'istruzione sotto il comando %%chat, ad esempio Quali variabili sono attualmente definite?
4. Esegui la cella per visualizzare la risposta di Chat-Magics.

Uso di %%code (Cella Magica)

1. Creare una nuova cella nel notebook.
2. Digitare %%code nella parte superiore della cella.
3. Di seguito, specificare l'azione di codice desiderata, ad esempio Caricare my_data.csv in un dataframe pandas.
4. Eseguire la cella ed esaminare il frammento di codice generato.

Personalizzazione delle impostazioni di output e lingua

1. Usare il comando %set_output per modificare l'impostazione predefinita su come i comandi magici forniscono l'output. Le opzioni possono essere visualizzate eseguendo %set_output?
2. Scegli dove inserire il codice generato, tra opzioni come
   • cella corrente
   • nuova cella
   • output della cella
   • in una variabile

Comandi avanzati per le operazioni dei dati

%describe, %%add_comments e %%fix_errori

1. Usare %describe DataFrameName in una nuova cella per ottenere una panoramica di un dataframe specifico.
2. Per aggiungere commenti a una cella di codice per migliorare la leggibilità, digitare %%add_comments nella parte superiore della cella da annotare e quindi eseguire. Assicurarsi di convalidare che il codice sia corretto
3. Per correggere un errore di codice, digitare %%fix_errors in cima alla cella che contiene un errore e poi esegui.

Impostazioni di privacy e sicurezza

1. Per impostazione predefinita, la configurazione della privacy condivide i messaggi precedenti inviati da e verso il modello LLM (Language Learning Model). Tuttavia, non condivide il contenuto delle celle, gli output o gli schemi o i dati di esempio dalle origini dati.
2. Usare %set_sharing_level in una nuova cella per regolare i dati condivisi con il processore di intelligenza artificiale.
3. Per impostazioni di privacy più dettagliate, usare %configure_privacy_settings.

Comandi di contesto e messa a fuoco

Utilizzo di %pin, %new_task e altri comandi di contesto

1. Usare %pin DataFrameName per aiutare l'intelligenza artificiale a concentrarsi su dataframe specifici.
2. Per cancellare l'intelligenza artificiale per concentrarsi su una nuova attività nel notebook, digitare %new_task seguito da un'attività che si sta per intraprendere. Ciò cancella la cronologia di esecuzione che il copilota conosce a questo punto e può rendere più pertinenti le risposte future.

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