Udostępnij za pośrednictwem

Copilot dla bazy danych SQL w usłudze Microsoft Fabric (wersja zapoznawcza)

  • Artykuł

Dotyczy bazy danych:✅SQL w usłudze Microsoft Fabric

Microsoft Copilot for SQL Database in Fabric to asystent sztucznej inteligencji zaprojektowany w celu usprawnienia zadań bazy danych. Rozwiązanie Copilot bezproblemowo integruje się z bazą danych usługi Fabric, zapewniając inteligentne szczegółowe informacje ułatwiające wykonywanie poszczególnych kroków eksploracji języka T-SQL.

Wprowadzenie do rozwiązania Copilot dla bazy danych SQL

Copilot dla bazy danych SQL korzysta z nazw tabel i widoków, nazw kolumn, klucza podstawowego i metadanych klucza obcego do generowania kodu T-SQL. Funkcja Copilot dla bazy danych SQL nie używa danych w tabelach do generowania sugestii języka T-SQL.

Najważniejsze funkcje narzędzia Copilot dla bazy danych SQL:

  • Uzupełnianie kodu: Rozpoczęcie pisania języka T-SQL w edytorze zapytań SQL i Copilot automatycznie wygeneruje sugestię dotyczącą kodu, aby ułatwić ukończenie zapytania. Tab akceptuje sugestię kodu lub ciągle pisze, aby zignorować sugestię.

  • Szybkie akcje: na wstążce edytora zapytań SQL opcje Napraw i Wyjaśnij są szybkimi akcjami. Wyróżnij wybrane zapytanie SQL i wybierz jeden z przycisków szybkiej akcji, aby wykonać wybraną akcję w zapytaniu.

    • Poprawka: Copilot może naprawić błędy w kodzie w miarę pojawiania się komunikatów o błędach. Scenariusze błędów mogą zawierać niepoprawny/nieobsługiwany kod T-SQL, nieprawidłowe pisownie i nie tylko. Copilot udostępni również komentarze, które wyjaśniają zmiany i sugerują najlepsze rozwiązania dotyczące języka SQL.

    • Wyjaśnienie: Copilot może udostępniać wyjaśnienia języka naturalnego dotyczące zapytania SQL i schematu bazy danych w formacie komentarzy.

  • Okienko czatu: użyj okienka czatu, aby zadawać pytania do aplikacji Copilot za pomocą języka naturalnego. Copilot odpowiada za pomocą wygenerowanego zapytania SQL lub języka naturalnego na podstawie zadanego pytania.

    • Język naturalny do języka SQL: generowanie kodu T-SQL na podstawie żądań zwykłego tekstu, co umożliwia użytkownikom wykonywanie zapytań o dane bez konieczności znajomości składni JĘZYKA SQL.

    • Pytania i odpowiedzi na podstawie dokumentów: zadaj pytanie Copilot dotyczące ogólnych możliwości bazy danych SQL i odpowiada w języku naturalnym. Copilot pomaga również znaleźć dokumentację związaną z twoim żądaniem.

Efektywne korzystanie z narzędzia Copilot

Oto kilka wskazówek dotyczących maksymalizacji produktywności dzięki Copilot.

  • Podczas tworzenia monitów pamiętaj, aby rozpocząć od jasnego i zwięzłego opisu konkretnych informacji, których szukasz.

  • Język naturalny do języka SQL zależy od wyrazistych nazw tabel i kolumn. Jeśli tabela i kolumny nie są wyraziste i opisowe, copilot może nie być w stanie skonstruować znaczącego zapytania.

  • Użyj języka naturalnego, który ma zastosowanie do nazw tabel i widoków, nazw kolumn, kluczy podstawowych i kluczy obcych bazy danych. Ten kontekst pomaga copilot wygenerować dokładne zapytania. Określ kolumny, które mają być widoczne, agregacje i wszelkie kryteria filtrowania tak jawnie, jak to możliwe. Copilot powinien być w stanie poprawić literówki lub zrozumieć kontekst, biorąc pod uwagę kontekst schematu.

  • W przypadku korzystania z uzupełniania kodu pozostaw komentarz w górnej części zapytania -- , aby ułatwić przewodnik Copilot z kontekstem dotyczącym zapytania, które próbujesz napisać.

  • Unikaj niejednoznacznego lub zbyt złożonego języka w monitach. Uprość pytanie przy zachowaniu jego jasności. Dzięki tej edycji copilot może skutecznie przetłumaczyć go na znaczące zapytanie T-SQL, które pobiera żądane dane ze skojarzonych tabel i widoków.

  • Obecnie narzędzie Copilot dla bazy danych SQL w usłudze Fabric obsługuje tylko język angielski do języka T-SQL.

  • Poniższe przykładowe monity są jasne, specyficzne i dostosowane do właściwości schematu i bazy danych danych, co ułatwia copilot generowanie dokładnych zapytań języka T-SQL:

    • What are the top-selling products by quantity?
    • Count all the products, group by each category
    • Show all sales transactions occurred on [a specific date]
    • Create a table in [schema name] called "SalesTransactions" with the columns CustomerID, ProductID and OrderID

Włączanie narzędzia copilot

Co należy wiedzieć, aby korzystać z Copilot w odpowiedzialny sposób?

Firma Microsoft zobowiązała się do zapewnienia, że nasze systemy sztucznej inteligencji są sterowane naszymi zasadami sztucznej inteligencji i standardem Odpowiedzialnej sztucznej inteligencji. Zasady te obejmują umożliwienie naszym klientom efektywnego korzystania z tych systemów i zgodnie z ich zamierzonymi zastosowaniami. Nasze podejście do odpowiedzialnej sztucznej inteligencji stale ewoluuje, aby aktywnie rozwiązywać pojawiające się problemy.

Funkcje Copilot w usłudze Fabric są tworzone w celu spełnienia standardu odpowiedzialnej sztucznej inteligencji, co oznacza, że są one sprawdzane przez zespoły wielodyscyplinarne pod kątem potencjalnych szkód, a następnie udoskonalone w celu uwzględnienia środków zaradczych dla tych szkód.

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Prywatność, bezpieczeństwo i odpowiedzialne korzystanie z rozwiązania Copilot w sieci szkieletowej.

Ograniczenia narzędzia Copilot dla bazy danych SQL

Poniżej przedstawiono bieżące ograniczenia funkcji Copilot dla bazy danych SQL:

  • Copilot nie może wprowadzać zmian w istniejących zapytaniach SQL w edytorze zapytań SQL. Jeśli na przykład poprosisz okienko czatu Copilot o edycję określonej części istniejącego zapytania, nie działa. Jednak copilot rozumie poprzednie dane wejściowe w okienku czatu, umożliwiając użytkownikom iterowanie zapytań wcześniej generowanych przez Copilot przed ich wstawieniem.
  • Copilot może generować niedokładne wyniki, gdy intencją jest ocena danych. Copilot ma dostęp tylko do schematu bazy danych, żaden z danych wewnątrz.
  • Odpowiedzi copilot mogą zawierać niedokładne lub niskiej jakości zawartość, dlatego przed użyciem ich w pracy należy przejrzeć dane wyjściowe.
  • Osoby, które mogą znacząco ocenić dokładność i odpowiednią zawartość, powinny przejrzeć dane wyjściowe.

Powiązana zawartość