Prywatność, zabezpieczenia i odpowiedzialne korzystanie z rozwiązania Copilot dla bazy danych SQL w usłudze Microsoft Fabric (wersja zapoznawcza)
Dotyczy:✅baza danych SQL w usłudze Microsoft Fabric
W tym artykule dowiesz się, jak działa Microsoft Copilot dla baz danych SQL, jak zapewnia bezpieczeństwo danych biznesowych i spełnia wymagania dotyczące prywatności oraz sposób odpowiedzialnego używania generatywnej sztucznej inteligencji. Aby uzyskać więcej informacji na temat platformy Copilot w usłudze Fabric, zobacz Prywatność, zabezpieczenia i odpowiedzialne korzystanie z narzędzia Copilot w usłudze Microsoft Fabric (wersja zapoznawcza).
Dzięki narzędziu Copilot dla baz danych SQL w usłudze Microsoft Fabric i innym funkcjom generowania sztucznej inteligencji usługa Microsoft Fabric oferuje nowy sposób przekształcania i analizowania danych, generowania szczegółowych informacji oraz tworzenia wizualizacji i raportów w bazie danych i innych obciążeniach.
Aby uzyskać informacje o ograniczeniach, zobacz Ograniczenia funkcji Copilot dla usługi SQL Database.
Użytkowanie danych Copilot dla baz danych SQL
W bazie danych copilot może uzyskać dostęp tylko do schematu bazy danych, który jest dostępny w bazie danych użytkownika.
Domyślnie copilot ma dostęp do następujących typów danych:
- Poprzednie wiadomości wysłane do oraz odpowiedzi otrzymane od Copilot w tej sesji dla tego użytkownika.
- Zawartość zapytania SQL, które zostało wykonane przez użytkownika.
- Komunikaty o błędach zapytania SQL wykonanego przez użytkownika (jeśli ma to zastosowanie).
- Schematy bazy danych.
Porady dotyczące pracy z platformą Copilot dla baz danych SQL
Copilot jest najlepiej przygotowany do obsługi tematów bazy danych SQL, więc ogranicz pytania do tego obszaru.
Bądź jawny na temat danych, które mają zostać zbadane przez Copilot. Jeśli opiszesz zasób danych, używając opisowych nazw tabel i kolumn, Copilot ma większą szansę pobrać odpowiednie dane i wygenerować użyteczne wyniki.
Ocena narzędzia Copilot dla baz danych SQL
Zespół produktu przetestował Copilot, aby zobaczyć, jak dobrze działa system w kontekście baz danych i czy odpowiedzi sztucznej inteligencji są szczegółowe i przydatne.
Zespół zainwestował również w dodatkowe środki zaradcze, w tym podejścia technologiczne do skupienia wyników Copilota na zagadnieniach związanych z bazami danych SQL.