Compartilhar via

Copilot para inteligência em tempo real

  • Artigo

Copilot para Real-Time Intelligence é uma ferramenta avançada de IA projetada para ajudá-lo a explorar seus dados e extrair insights valiosos. Você pode inserir perguntas sobre seus dados, que são convertidos automaticamente em consultas KQL (Kusto Query Language). Copilot simplifica o processo de análise de dados para usuários de KQL experientes e cientistas de dados cidadãos.

Para obter informações sobre o Copilot, consulte Comunicado sobre os preços do Copilot no Fabric.

Pré-requisitos

Nota

Funcionalidades de Copilot para inteligência em tempo real

Copilot para Real-Time Intelligence permite que você traduza facilmente consultas de linguagem natural em KQL (Linguagem de Consulta Kusto). O co-piloto atua como uma ponte entre a linguagem cotidiana e os meandros técnicos da KQL e, ao fazê-lo, remove as barreiras de adoção para analistas de dados e cientistas de dados cidadãos. Aproveitando a compreensão avançada da linguagem do OpenAI, esse recurso permite que você envie perguntas comerciais em um formato de linguagem natural familiar, que são convertidos em consultas KQL. Copilot acelera a produtividade simplificando o processo de criação de consulta com uma abordagem amigável e eficiente para a análise de dados.

O Copilot dá suporte a interações conversacionais que permitem que você esclareça, adapte e estenda suas consultas dinamicamente, mantendo o contexto de suas entradas anteriores. Você pode refinar consultas e fazer perguntas de acompanhamento sem recomeçar:

  • Refinamento de consulta dinâmica: você pode refinar o KQL inicial gerado por Copilot refinando seu prompt para remover ambiguidade, especificar tabelas ou colunas ou fornecer mais contexto.

  • Perguntas de acompanhamento perfeitas: se o KQL gerado estiver correto, mas você quiser explorar os dados mais profundamente, poderá fazer perguntas de acompanhamento relacionadas à mesma tarefa. Você pode expandir o escopo da consulta, adicionar filtros ou explorar pontos de dados relacionados com base no diálogo anterior.

Acesso ao Copilot com inteligência em tempo real

  1. Para acessar o Copilot com inteligência em tempo real, navegue até um conjunto de consultas KQL novo ou existente.
  2. Conecte-se a um banco de dados. Para obter mais informações, consulte Selecionar um banco de dados
  3. Selecione o botão Copilot.
  4. No painel Copilot, insira sua questão de negócios em linguagem natural.
  5. Pressione Enter. Após alguns segundos, Copilot gerará uma consulta KQL com base em sua entrada. Você pode copiar a consulta para a área de transferência ouInserir a consulta diretamente no editor de consultas KQL. Para executar a consulta no editor de consultas, você precisa ter acesso de gravação ao conjunto de consultas KQL.
  6. Selecione o botão Executar para executar a consulta.

Captura de tela do uso do Copilot na consulta KQL em inteligência em tempo real.

Nota

  • Copilot não gera comandos de controle.
  • Copilot não executa automaticamente a consulta KQL gerada. Os usuários são aconselhados a executar as consultas a seu próprio critério.

Você pode continuar fazendo perguntas de acompanhamento ou refinando ainda mais sua consulta. Para iniciar um novo chat, selecione a bolha de fala no canto superior direito do painel Copilot (1).

Passe o mouse sobre uma pergunta anterior (2) e selecione o ícone de lápis para copiá-la para a caixa de perguntas para editá-la ou copiá-la para a área de transferência.

Captura de tela mostrando como copiar ou editar uma pergunta anterior.

Aprimorar a precisão do Copilot para a inteligência em tempo real

Aqui estão algumas dicas que podem ajudar a melhorar a precisão das consultas KQL geradas pelo Copilot:

  • Comece com prompts de linguagem natural simples, para aprender as funcionalidades e limitações atuais. Em seguida, prossiga gradualmente para prompts mais complexos.
  • Declare a tarefa com precisão e evite ambiguidade. Imagine que você compartilhou o prompt de linguagem natural com alguns especialistas em KQL da sua equipe, sem adicionar instruções orais - eles seriam capazes de gerar a consulta correta?
  • Para gerar a consulta mais precisa, forneça qualquer informação relevante que possa ajudar o modelo. Se puder, especifique tabelas, operadores ou funções críticas para a consulta.
  • Prepare seu banco de dados: adicione propriedades docstring para descrever tabelas e colunas comuns. Isso pode ser redundante para nomes descritivos (por exemplo, carimbo de data/hora), mas é essencial para descrever tabelas ou colunas com nomes sem sentido. Você não precisa adicionar docstring a tabelas ou colunas que raramente são usadas. Para obter mais informações, consultecomando .alter table column-docstrings.
  • Para aprimorar os resultados de Copilot, selecione o ícone curtir ou não curtir para enviar seus comentários no formulário Enviar comentários.

Nota

O formulário Enviar comentários envia o nome do banco de dados, sua URL, a consulta KQL gerada pelo copilot e qualquer resposta de texto gratuito que você incluir no envio de comentários. Os resultados da consulta KQL executada não são enviados.

Limitações

  • Copilot pode sugerir consultas KQL sugeridas potencialmente imprecisas ou enganosas devido a:
    • Entrada de usuário complexa e longa.
    • Entrada do usuário que direciona para entidades de banco de dados que não são tabelas de banco de dados KQL ou exibições materializadas (por exemplo, função KQL).
  • Mais de 10.000 usuários simultâneos em uma organização podem resultar em falha ou um grande impacto no desempenho.

Conteúdo relacionado