Copilot for Real-Time Intelligence のプライバシー、セキュリティ、責任ある使用
この記事では、Copilot for Real-Time Intelligence のしくみ、ビジネス データをセキュリティで保護し、プライバシー要件に準拠する方法、責任を持って生成 AI を使用する方法について説明します。 Fabric の Copilot に関するこれらのトピックの概要については、Copilot のプライバシー、セキュリティ、責任ある使用に関する記事を参照してください。
この機能は OpenAI の機能を活用しており、自然言語のクエリは、大規模なデータセットのクエリに特化した言語である Kusto 照会言語 (KQL) にシームレスに変換されます。 本質的には、これはユーザーの日常的な言語と KQL の技術的複雑さの間の橋渡しとして機能し、その言語に不慣れなユーザーの導入障壁を取り除きます。 OpenAI の高度な言語理解を利用するこの機能により、ユーザーは使い慣れた自然言語形式でビジネスの質問を送信し、KQL クエリに変換できるようになります。
Copilot によってクエリ作成プロセスが簡単になることで、生産性が向上するだけでなく、データ分析に対するユーザー フレンドリで効率的なアプローチも用意されています。
Copilot for Real-Time Intelligence の用途
Kusto Copilot を使用して、基礎のデータセットの列名とスキーマに基づいて、自然言語のビジネスの質問を KQL クエリに変換することで、データ科学者とアナリストのデータ探索プロセスを加速できます。
Copilot for Real-Time Intelligence でできること
Kusto Copilot は、OpenAI と Microsoft によって開発された生成 AI モデルを利用しています。 具体的には、OpenAI の Embedding と Completion の API を使用して、自然言語プロンプトを構築し、KQL クエリを生成します。
Real-Time Intelligence 用 Copilot のデータ使用
Copilot for Real-Time Intelligence は、接続されたデータベースのデータベース スキーマ、ユーザー定義関数、データ サンプリングなど、Copilot ユーザーがアクセスできるデータにアクセスできます。 Copilot は、現在 KQL クエリセットに接続されている任意のデータベースを参照します。 Copilot にはデータは保存されません。
Real-Time Intelligence 用 Copilot の評価
- いくつかの構成とメソッドをテストし徹底的な調査期間を経た後、OpenAI 統合メソッドは、最も精度の高い KQL クエリを生成することが実証されました。 Copilot は生成された KQL クエリを自動的に実行しません。ユーザーが独自の判断でクエリを実行することをお勧めします。
- 生成された KQL クエリが Kusto Copilot によって自動的に実行されることはありません。ユーザーはご自分の判断でクエリを実行することをお勧めします。
Copilot for Real-Time Intelligence の制限事項
- 複雑で長いユーザーによる入力は、Copilot が誤解し、その結果、不正確または誤解を招く可能性のある KQL クエリが提案される可能性があります。
- KQL テーブルや具体化されたビュー (KQL 関数など) ではないデータベース エンティティに向けたユーザーによる入力の結果、不正確な、または誤解を招く KQL クエリが提案される可能性があります。
- 組織内の同時ユーザーが 10,000 人を超えると、失敗するか、パフォーマンスに大きな影響が出る可能性が高くなります。
- 安全ではない KQL クエリの実行を防ぐために、ユーザーが KQL クエリを実行する前に検証することをお勧めします。
Real-Time Intelligence 用 Copilot を使用する際のヒント
- 詳細かつ関連性のある自然言語クエリを指定することをお勧めします。 さらに、不正確な、または誤解を招く KQL クエリが提案されないように、copilot に対して簡潔かつ単純な要求を指定することをお勧めします。 また、質問を KQL テーブルまたは具体化されたビューであるデータベースに制限することをお勧めします。
- たとえば、特定の列について質問する場合は、列名とその列に含まれるデータの種類を指定します。 特定の演算子または関数を使用する場合は、これも含めると役立ちます。 提供される情報が多いほど、Copilot の回答も向上します。