Privacidade, segurança e uso responsável do Copilot para Ciência de Dados
Neste artigo, saiba como funciona o Microsoft Copilot for Data Science, como ele mantém seus dados corporativos seguros e adere aos requisitos de privacidade e como usar a IA generativa de forma responsável. Para obter uma visão geral desses tópicos para o Copilot no Fabric, consulte Privacidade, segurança e uso responsável para o Copilot (versão prévia).
Com o Copilot para Ciência de Dados no Microsoft Fabric e outros recursos de IA generativa em versão prévia, o Microsoft Fabric traz uma nova maneira de transformar e analisar dados, gerar insights e criar visualizações e relatórios em Ciência de Dados e em outras cargas de trabalho.
Para considerações e limitações, consulte Limitações.
Uso de dados do Copilot para Ciência de Dados
Em notebooks, o Copilot só pode acessar dados acessíveis ao notebook atual do usuário, seja em um lakehouse anexado ou carregado diretamente ou importado para esse notebook pelo usuário. Nos notebooks, o Copilot não pode acessar nenhum dado que não esteja acessível ao notebook.
Por padrão, o Copilot tem acesso aos seguintes tipos de dados:
- As mensagens anteriores enviadas e respostas do Copilot para esse usuário nessa sessão.
- O conteúdo das células que o usuário executou.
- As saídas das células que o usuário executou.
- Os esquemas das fontes de dados no notebook.
- Os dados de exemplo das fontes de dados no notebook.
- Os esquemas das fontes de dados externas em um lakehouse anexado.
Avaliação do Copilot para Ciência de Dados
- A equipe do produto testou o Copilot para ver o desempenho do sistema dentro do contexto dos notebooks e se as respostas de IA são perspicazes e úteis.
- A equipe também investiu em outras mitigações de danos, incluindo abordagens tecnológicas para concentrar a saída do Copilot em tópicos relacionados à ciência de dados.
Dicas para trabalhar com o Copilot para Ciência de Dados
- O Copilot está melhor equipado para lidar com tópicos de ciência de dados, portanto, limite suas perguntas a essa área.
- Seja explícito sobre os dados que você deseja que o Copilot examine. Se você descrever o ativo de dados, como arquivos de nomenclatura, tabelas ou colunas, o Copilot terá maior probabilidade de recuperar dados relevantes e gerar saídas úteis.
- Se você quiser respostas mais granulares, tente carregar dados no notebook como DataFrames ou fixar os dados em seu lakehouse. Isso fornece ao Copilot mais contexto com o qual executar a análise. Se um ativo for muito grande para ser carregado, fixá-lo será uma alternativa útil.
AI Skill: perguntas frequentes sobre IA responsável
O que é o AI Skill?
O AI Skill é uma nova ferramenta no Fabric que traz uma maneira de obter respostas de seus dados tabulares em linguagem natural.
O que o IA Skill pode fazer?
Um analista ou engenheiro de dados pode preparar o IA Skill para ser usado por usuários de negócios não técnicos. Eles precisam configurar a fonte de dados do Fabric e, opcionalmente, podem fornecer informações de contexto adicionais que não são óbvias no esquema.
Usuários não técnicos podem digitar perguntas e receber os resultados da execução de uma consulta SQL gerada por IA.
Quais são os usos previstos do AI Skill?
Os usuários de negócios que não estão familiarizados com a forma como os dados são estruturados podem fazer perguntas descritivas, como "quais foram os dez principais produtos por volume de vendas no mês passado?", nos dados tabulares armazenados nos lakehouses e warehouses do Fabric.
O AI Skill não se destina ao uso em casos em que são necessários resultados determinísticos e 100% precisos, o que reflete as limitações atuais do LLM.
O AI Skill não se destina a casos de uso que exigem análise profunda ou causal. Por exemplo, perguntar "por que nossos números de vendas caíram no mês passado?" está fora do escopo.
Como o AI Skill foi avaliado? Quais métricas são usadas para medir o desempenho?
A equipe de produto testou a habilidade de IA em uma variedade de benchmarks públicos e privados para tarefas SQL para verificar a qualidade das consultas SQL.
A equipe também investiu em atenuações adicionais de danos, incluindo abordagens tecnológicas para concentrar o resultado da habilidade de IA no contexto das fontes de dados escolhidas.
Quais são as limitações do AI Skill? Como os usuários podem minimizar o impacto das limitações do AI Skill ao usar o sistema?
Verifique se os nomes das colunas são descritivos. Em vez de usar nomes de coluna como "C1" ou "ActCu", use "ActiveCustomer" ou "IsCustomerActive". Essa 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 as consultas SQL geradas pelo AI Skill estiverem incorretas, você poderá fornecer instruções para o modelo em inglês simples para melhorar as consultas futuras. O sistema usará essas instruções a cada consulta. Instruções curtas e diretas são as melhores.
Forneça exemplos no painel de configuração do modelo na interface do usuário. O sistema aproveitará os exemplos mais relevantes ao fornecer suas respostas.
Quais fatores e configurações operacionais permitem o uso eficaz e responsável do AI Skill?
A habilidade de IA só tem acesso aos dados que você fornece. Ele usa o esquema (nome da tabela e nome da coluna), bem como as notas para o modelo e os exemplos que você fornece na interface do usuário.
O AI Skill só tem acesso aos dados aos quais o questionador tem acesso. Se você usar a habilidade de IA, suas credenciais serão usadas para acessar o banco de dados subjacente. Se você não tem acesso aos dados subjacentes, o AI Skill também não terá. Isso é válido quando você publica a habilidade de IA em outros destinos, como no Copilot para Microsoft 365 ou no Microsoft Copilot Studio, onde a habilidade de IA pode ser usada por outros questionadores.