데이터 팩터리용 Copilot에 대한 개인 정보 보호, 보안 및 책임 있는 사용(미리 보기)
이 문서에서는 Data Factory의 Copilot 개요의 작동 방식, 비즈니스 데이터를 안전하게 유지하고 개인 정보 요구 사항을 준수하는 방법 및 생성형 AI를 책임감 있게 사용하는 방법을 알아봅니다. Fabric의 Copilot에 대한 이러한 주제의 개요는 Copilot 개인 정보 보호, 보안 및 책임 있는 사용(미리 보기)을 참조하세요.
미리 보기에 포함된 Microsoft Fabric의 데이터 팩터리용 Copilot 및 기타 생성형 AI 기능을 통해 Microsoft Fabric은 데이터를 변환 및 분석하고, 인사이트를 생성하며, 데이터 과학 및 기타 워크로드에서 시각적 개체 및 보고서를 만드는 새로운 방법을 제공합니다.
자세한 내용 및 제한 사항은 데이터 팩터리용 Copilot의 제한 사항을 참조하세요.
데이터 팩터리용 Copilot의 데이터 사용
- Copilot은 사용자의 현재 Gen2 데이터 흐름 세션에 액세스할 수 있고 구성되고 데이터 미리 보기 그리드로 가져온 데이터에만 액세스할 수 있습니다. 파워 쿼리에서 데이터를 가져오는 방법에 대해 자세히 알아봅니다.
데이터 팩터리용 Copilot의 평가
- 제품 팀은 Gen2 데이터 흐름의 컨텍스트 내에서 시스템이 얼마나 잘 수행되는지와 AI 응답이 통찰력 있고 유용한지 여부를 확인하기 위해 Copilot을 테스트했습니다.
- 또한, 팀은 데이터 통합과 관련된 주제에 관한 Copilot의 출력에 집중하는 기술적 접근 방식을 포함하여 기타 피해 완화에 투자했습니다.
데이터 팩터리용 Copilot을 사용한 작업을 위한 팁
- Copilot은 데이터 통합 주제를 처리하는 데 가장 적합하므로 질문을 이 영역으로 제한하는 것이 좋습니다.
- 입력에 쿼리 이름, 열 이름 및 값과 같은 설명을 포함하는 경우 Copilot은 유용한 출력을 생성할 가능성이 높습니다.
- 복잡한 입력을 더욱 세분화된 작업으로 분리합니다. 이렇게 하면 Copilot이 요구 사항을 더 잘 이해하고 보다 정확한 출력을 생성할 수 있습니다.