AI スキルを作成する (プレビュー)
データに関する会話の準備はできましたか? Microsoft Fabric の AI スキルを使用して AI エクスペリエンスを作成し、レイクハウス テーブルとウェアハウス テーブルに関する質問に回答できます。 この手法では、同僚が英語で質問をしたり、データ駆動型の回答を受け取ることができるため、他のユーザーがデータの質問に回答する障壁が低くなります。
重要
この機能はプレビュー段階にあります。
前提条件
- F64 の有料版または上位の Fabric 容量リソース。
- スキル テナント スイッチが有効になっています。
- Copilot テナント スイッチ が有効になっています。
- AI のクロス Geo 共有は、関連する場合に有効になります。
- データを含むウェアハウスまたはレイクハウス。
AI スキルを作成して構成する
Fabric での AI スキルの作成と構成には、次の手順が含まれます:
- 新しい AI スキルを作成します。
- ご自身のデータを選択します。
- 質問します。
- 例を挙げます。
- 指示を提供します。
このプロセスは簡単あり、数分で AI スキル リソースのテストを開始できます。
新しい AI スキルを作成する
他の標準的な Fabric 項目の作成プロセスと同様に、Fabric Data Science ホームページから、ワークスペースの [新規] オプションを選択するか、または [ハブの作成] を使用して新しい AI スキルを作成できます。 次のスクリーンショットに示すように、名前を指定する必要があります:
ご自身のデータを選択する
AI スキルを作成したら、データ ソースを選択します。 Data Warehouse またはレイクハウスのいずれかを指定できます。 次の画面で、[ウェアハウス] または [レイクハウス] を選び、次に [接続] を選びます。
左側のウィンドウには、選択したデータ ソースで使用可能なテーブルが設定されます。 チェックボックスを使用して、AI でテーブルを使用可能または使用不可にします。 AI スキルに質問する前に、少なくとも 1 つのテーブルを選択する必要があります。
Note
列の名前は、必ずわかりやすいものにしてください。 C1 や ActCu などの列名を使用する代わりに、ActiveCustomer または IsCustomerActive を使用します。 わかりやすい名前を使用することは、AI からのより信頼性の高いクエリを取得するための最も効果的な方法です。
UI の設定パネルにあるモデルの [メモ] を利用します。 AI スキルが生成する T-SQL クエリが適切ではない場合は、今後のクエリを改善するために、平易な英語でモデルに指示を提供してください。 システムは、すべてのクエリでこれらの指示を利用します。 簡潔な指示が最も上手く機能します。
質問する
データを選択すると、質問を開始できます。 システムは、このスクリーンショットに示すように、単独のクエリで回答できる質問を処理します。
次の例のような質問が機能します。
- 「2023 年のカリフォルニアでの売上合計は?」
- 「一度も売れたことのない最も高価な商品は?」
これらの質問は、範囲外です:
- 「2024年第2四半期に工場の生産性が低下するのはなぜですか?」
- 「売上急増の根本原因は何ですか?」
質問すると、システムは資格情報を使用してスキーマをフェッチします。 その質問に基づいて、システムでは指定した情報 (「例の提供」と「指示の提供」のセクションを参照) とスキーマが使用され、プロンプトが作成されます。 このプロンプトは、複数の SQL クエリを生成する AI に送信されるテキストです。
SQL クエリを生成した後、それらを調べ、データに対してのみクエリを実行することを確認します。 また、データの作成、更新、削除、または変更が行まれていないことを確認します。 次に、生成されたクエリの一覧から最適なクエリ候補を抽出します。 AI で生成された最適なクエリに対して、必要な基本的な修復を行います。 最後に、認証情報を使用してクエリを再実行し、結果セットを返します。
データ ソースを変更する
別のレイクハウスまたはウェアハウスに切り替えるには、次のスクリーンショットに示すように、[エクスプローラー] ウィンドウの上部付近にある矢印を選択します。
例を挙げる
Fabric では、AI スキルを構成して、AI が期待どおりに質問に答えるようにすることができます。 一方の手法は、AI に例を提供する方法です。 生成 AI では、この手法を「フューショット学習」と呼びます。 ここでは、AI にクエリまたは質問のペアへのアクセス権を付与します。 次回質問をすると、AI は、提供した一連の質問の中で最も関連性の高い質問を見つけます。 これらの質問は、指定した対応する SQL クエリと共に、SQL を生成するときに AI に背景を与えます。
AI で適切なクエリが生成されない場合は、さらに例を示すことができます。
例を提供するには、次のスクリーンショットに示すように、右側の [SQL クエリの例] の下にある編集ボタンを選択します。
指示を提供する
また、指示を使用して AI を誘導することもできます。 これらの指示は、[モデルのメモ] テキスト ボックスに入力できます。 ここでは、英語で指示を記述できます。 AI は、SQL を生成するときにこれらの指示を使用します。
AI が特定の単語や頭字語を一貫して解釈しない場合は、このスクリーンショットに示すように、このセクションで用語の定義を指定できます:
