AI スキルの概念 (プレビュー)
Microsoft Fabric AI スキルを使用すると、同僚がデータにアクセスしやすくすることができます。 データに関する質問に回答するクエリを生成するように生成 AI システムを構成できます。 AI スキルを構成した後は、同僚と共有できます。同僚は、平易な英語で質問できます。 AI は、質問に基づいて、それらの質問に回答するデータに対するクエリを生成します。
重要
この機能はプレビュー中です。
AI スキルのしくみ
AI スキルは、生成 AI (具体的には大規模言語モデル (LLM)) に依存しています。 これらの LLM は、特定のスキーマと質問に基づいて、T-SQL クエリなどのクエリを生成できます。 このシステムは、AI スキルの質問、選択したデータに関する情報 (テーブルと列名、テーブルで見つかったデータ型を含む) を LLM に送信します。 次に、質問に回答する T-SQL クエリの生成を要求します。 生成されたクエリを解析して、最初にデータが何も変更されないようにします。 その後、そのクエリを実行します。 最後に、クエリの実行結果を表示します。 AI スキルは、特定のデータベース リソースにアクセスし、関連する T-SQL クエリを生成して実行することを目的としています。
AI スキルの構成
Power BI レポートについて考えるのと同じように、AI スキルについて検討します。 最初にレポートを構築し、そのレポートを使用してデータの分析情報を得ることができる同僚と共有します。 AI スキルも同様の方法で動作します。 まず、AI スキルを作成して構成する必要があります。 その後、同僚と共有できます。
AI スキルが正常に動作する前に、必要な構成手順を処理することを予想する必要があります。 AI スキルは、多くの場合、適切な質問に対する独創的な回答を提供できますが、特定の状況に対して誤った回答を提供する可能性があります。 誤った回答は、通常、AI に会社、セットアップ、または主要用語の定義に関するコンテキストがないために発生します。 この問題を解決するには、AI に指示と質問とクエリのペアの例を提供します。 これらの強力な手法を使用して、AI を適切な回答に導くことができます。
AI スキルとコパイロットの違い
AI スキルと Fabric コパイロットの背後にあるテクノロジは似ています。 どちらも、データを推論するために生成 AIを使用します。 重要な違いもいくつかあります。
- 構成: AI スキルを使用して、必要な方法で動作するように AI を構成できます。 特定のユース ケースに合わせて調整する指示と例を提供できます。 Fabric コパイロットでは、この構成の柔軟性は提供されません。
- ユース ケース: コパイロットは Fabric で作業を行うのに役立ちます。 これは、ノートブック コードまたは Data Warehouse クエリを生成するのに役立ちます。 これに対し、AI スキルは独立して動作します。 最終的に、それを Fabric の外部のMicrosoft Teamsやその他の領域に接続できます。
AI スキルの評価
- 製品チームは、さまざまなパブリックおよびプライベート T-SQL タスク ベンチマークで AI スキルをテストし、SQL クエリの品質を確認しました。
- 製品チームは、追加の損害軽減策にも投資しました。 これらには、選択したデータ ソースのコンテキストにコパイロットの出力を集中させる技術的なアプローチが含まれます。
制限事項
AI スキルは現在パブリック プレビュー段階であり、制限があります。 更新プログラムにより、時間の経過に伴い AI スキルが向上します。
- 生成 AI は、実行された T-SQL クエリの結果を説明しません。 そのクエリのみが生成されます。
- AI スキルが正しくない回答を返す可能性があります。 AI スキルを同僚とテストして、質問に予想通りに回答することを確認する必要があります。 間違えていた場合は、より多くの例と指示を提供してください。
- ウェアハウスとレイクハウスに対する T-SQL クエリのみがサポートされています。
- AI スキルでは、T-SQL の "読み取り" クエリのみが生成されます。 データを作成、更新、または削除する T-SQL クエリは生成されません。
- AI スキルは、指定したデータにのみアクセスできます。 指定したデータ リソース構成のみが使用されます。
- AI スキルには、AI スキルの質問者に付与されたアクセス許可と一致するデータ アクセス許可があります。 これは、AI スキルが他の場所 (たとえば、Microsoft 365 の Copilot や Microsoft Copilot Studio) に公開されている場合に当てはまります。
- AI スキルを使用して非構造化データ リソースにアクセスすることはできません。 これらのリソースには、たとえば、.pdf、.docx、または .txt ファイルが含まれます。
- 現時点では、単一のウェアハウスまたは単一のレイクハウスのみを選択できます。
- AI スキルは会話インターフェイスをサポートしていません。 すべての質問は完全に自己完結型である必要があります。 以前の質問は覚えていません。
- 英語以外の質問や指示はブロックされます。
- AI スキルを Fabric コパイロット、Microsoft Teams、または Fabric 以外のその他のエクスペリエンスに接続することはできません。
- AI スキルが使用する LLM を変更することはできません。
- 列に記述的でない名前を使用すると、AI スキルは精度を失います。
- 多数のテーブルを含む大規模なスキーマを使用すると、AI スキルの精度が失われます。
- AI スキルはプレビューの状態です。 これは、範囲が限られており、バグが発生する可能性があります。 これらの考慮事項のため、運用システムでの使用は避ることをお勧めします。 また、重要な決定には使用しないでください。
- データ リソースの列とテーブルの非記述的な名前は、生成された T-SQL クエリの品質に大きな悪影響を及ぼします。 わかりやすい名前を使用することをお勧めします。
- 列とテーブルをあまりに多く使用すると、AI スキルのパフォーマンスが低下する可能性があります。
- AI スキルは現在、単純なクエリを処理するように設計されています。 多くの結合または高度なロジックを必要とする複雑なクエリでは、信頼性が低くなる傾向があります。