Criar uma habilidade de IA (preview)
Você está pronto para conversas sobre seus dados? Você pode criar experiências de IA com a habilidade de IA no Microsoft Fabric para responder a perguntas nas tabelas do lakehouse e do depósito. Essa técnica reduz as barreiras para que outras pessoas respondam às suas perguntas sobre dados, porque seus colegas podem fazer suas perguntas em inglês e receber respostas baseadas em dados.
Importante
Esse recurso está em preview.
Pré-requisitos
- Um recurso de capacidade do Fabric F64 ou superior pago.
- Alternância de locatário de habilidade de IA está habilitada.
- O parâmetro de locatário do Copilot está habilitado.
- O compartilhamento entre áreas geográficas para IA está habilitado, se relevante.
- Um depósito ou lakehouse com dados.
Criar e configurar uma habilidade de IA
A criação e a configuração de uma habilidade de IA no Fabric envolve estas etapas:
- Crie uma nova habilidade de IA.
- Selecione seus dados.
- Faça as perguntas.
- Forneça exemplos.
- Forneça instruções.
É um processo simples e você pode começar a testar os recursos de habilidades de IA em minutos.
Criar uma nova habilidade de IA
Assim como outros processos de criação de itens padrão do Fabric, você pode criar uma nova habilidade de IA na página inicial de Ciência de Dados do Fabric selecionando a opção Novo do espaço de trabalho, ou em Criar Hub. Você deve fornecer um nome, conforme mostrado nesta captura de tela:
Selecione seus dados
Depois de criar uma habilidade de IA, selecione uma fonte de dados. Pode ser um data warehouse ou um lakehouse. Na tela seguinte, selecione o warehouse ou lakehouse e, em seguida, selecione Conectar.
O painel esquerdo é preenchido com as tabelas disponíveis na fonte de dados selecionada. Use as caixas de seleção para disponibilizar ou não uma tabela para a IA. Você deve selecionar pelo menos uma tabela antes de fazer suas perguntas à habilidade de IA.
Observação
Certifique-se de usar nomes das colunas descritivos. Em vez de usar nomes de coluna como C1 ou ActCu, use ActiveCustomer ou IsCustomerActive. Usar nomes descritivos é a maneira mais eficaz de obter consultas mais confiáveis da IA.
Use as notas para o modelo no painel de configuração na interface do usuário. Se a habilidade de IA gerar consultas T-SQL incorretas, você poderá fornecer instruções para o modelo em inglês simples para melhorar as consultas futuras. O sistema usará essas instruções com todas as consultas. Instruções curtas e diretas são as melhores.
Faça perguntas
Após selecionar os dados, você pode começar a fazer perguntas. O sistema lida com perguntas que uma única consulta pode responder, conforme mostrado nesta captura de tela:
Perguntas como os exemplos a seguir devem funcionar:
- "Quais foram nossas vendas totais na Califórnia em 2023?"
- "Quais são os itens mais caros que nunca foram vendidos?"
Essas perguntas estão fora do escopo:
- "Por que a produtividade de nossa fábrica é menor no 2º trimestre de 2024?"
- "Qual é a causa raiz do nosso pico de vendas?"
Quando você faz uma pergunta, o sistema usa suas credenciais para buscar o esquema. Com base na pergunta, o sistema usa as informações fornecidas (consulte as seções "Fornecer exemplos" e "Fornecer instruções") e o esquema para construir um prompt. Esse prompt é o texto enviado a uma IA, que gera várias consultas SQL.
Após a geração das consultas SQL, estude-as para garantir que elas consultem apenas os dados. Verifique também se elas não criam, atualizam, excluem ou alteram seus dados de forma alguma. Em seguida, extraia o melhor candidato a consulta da lista de consultas geradas. Faça os reparos básicos necessários na melhor consulta gerada por IA. Por fim, com suas credenciais, execute novamente a consulta e retorne o conjunto de resultados para você.
Altere a fonte de dados
Para alternar para outro Lakehouse ou depósito, selecione as setas próximas à parte superior do painel Explorer, conforme mostrado nesta captura de tela:
Forneça exemplos
No Fabric, você pode configurar a habilidade de IA para que a IA responda às suas perguntas como esperado. Uma técnica é fornecer exemplos para a IA. Na IA generativa, essa técnica seu chama few shot learning. Aqui, você dá à IA acesso a pares de consulta ou pergunta. Na próxima vez que você fizer uma pergunta, a IA encontrará as perguntas mais relevantes no conjunto de perguntas que você forneceu. Essas perguntas, juntamente com a consulta SQL correspondente que você forneceu, fornecem informações básicas para a IA à medida que ela gera o SQL.
Se você achar que a IA não gera as consultas corretas, poderá fornecer mais exemplos.
Para fornecer exemplos, você pode selecionar o botão editar em Exemplos de consultas SQL no lado direito, conforme mostrado nesta captura de tela:
Fornecer instruções
Você também pode dirigir a IA com instruções. Você pode fornecer essas instruções na caixa de texto Notas para o modelo. Aqui, você pode escrever instruções em inglês. A IA usa essas instruções ao gerar SQL.
Se você achar que a IA interpreta erroneamente determinadas palavras ou acrônimos, poderá fornecer definições de termos nesta seção, conforme mostrado nesta captura de tela:
