Criar uma habilidade de IA (visualização)
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 sobre suas mesas de lagoa e armazém. 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
Este recurso está em pré-visualização.
Pré-requisitos
- Um recurso de capacidade de malha F64 ou superior pago.
- A opção de locatário de habilidade de IA está habilitada.
- A opção de locatário do copiloto está habilitada.
- O compartilhamento entre geos para IA está habilitado, se relevante.
- Um armazém ou lakehouse com dados.
Criar e configurar uma habilidade de IA
A criação e configuração de uma habilidade de IA no Fabric envolve estas etapas:
- Crie uma nova habilidade de IA.
- Selecione os seus dados.
- Faça as perguntas.
- Dê exemplos.
- Forneça instruções.
O processo é simples e você pode começar a testar os recursos de habilidade de IA em minutos.
Crie uma nova habilidade de IA
Como outros processos padrão de criação de itens do Fabric, você pode criar uma nova habilidade de IA na página inicial do Fabric Data Science, selecionando a opção Novo espaço de trabalho ou usando o Create Hub. Você deve fornecer um nome, conforme mostrado nesta captura de tela:
Selecione os seus dados
Depois de criar uma habilidade de IA, você seleciona uma fonte de dados. Pode ser um armazém de dados ou uma casa de lago. No ecrã seguinte, selecione o armazém ou a casa do lago e, em seguida, selecione Ligar.
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 poder fazer suas perguntas à habilidade de IA.
Nota
Certifique-se de usar nomes de coluna 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 anotações para o modelo no painel de configuração da interface do usuário. Se a habilidade de IA gerar consultas T-SQL incorretas, você pode fornecer instruções para o modelo em inglês simples para melhorar consultas futuras. O sistema utilizará estas instruções em todas as consultas. Instruções curtas e diretas funcionam melhor.
Faça perguntas
Depois de 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 seguintes exemplos devem funcionar:
- "Quais foram nossas vendas totais na Califórnia em 2023?"
- "Quais são os itens mais caros que nunca foram vendidos?"
Estas perguntas estão fora do âmbito de aplicação:
- "Porque é que a nossa produtividade fabril é mais baixa no segundo 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 para uma IA, que gera várias consultas SQL.
Após a geração das consultas SQL, estude-as para garantir que elas consultem apenas os dados. Além disso, verifique se eles não criam, atualizam, excluem ou alteram seus dados de forma alguma. Em seguida, extraia o melhor candidato de consulta da lista de consultas geradas. Faça todos os reparos básicos necessários na melhor consulta gerada por IA. Finalmente, com suas credenciais, execute novamente a consulta e retorne o conjunto de resultados para você.
Alterar a fonte de dados
Para alternar para outra casa do lago ou armazém, selecione as setas perto da 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 você esperaria. Uma técnica é fornecer exemplos para a IA. Na IA generativa, esta técnica é referida como pouca aprendizagem de tiro. Aqui, você dá à IA acesso a pares de consultas ou perguntas. Da 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 certas, você pode fornecer mais exemplos.
Para fornecer exemplos, você pode selecionar o botão de edição em Exemplos de consultas SQL no lado direito, conforme mostrado nesta captura de tela:
Fornecer instruções
Você também pode dirigir a IA com instruções. Pode fornecer estas instruções na caixa de texto Notas para o modelo . Aqui, você pode escrever instruções em inglês. A IA usa essas instruções quando gera SQL.
Se você achar que a IA consistentemente interpreta mal certas palavras ou siglas, você pode fornecer definições de termos nesta seção, conforme mostrado nesta captura de tela:
