Privacidade, segurança e uso responsável de Copilot para Ciência de Dados
Neste artigo, saiba como funciona Copilot Microsoft para Ciência de Dados, como mantém os dados da sua empresa seguros e cumpre os requisitos de privacidade e como usar a IA generativa de forma responsável. Para obter uma visão geral desses tópicos para Copilot no Fabric, consulte Privacidade, segurança e uso responsável para Copilot (visualização).
Com Copilot para Ciência de Dados no Microsoft Fabric e outros recursos de IA generativa na fase de pré-visualização, o Microsoft Fabric oferece uma nova maneira de transformar e analisar dados, gerar insights e criar visualizações e relatórios na Ciência de Dados e em outras cargas de trabalho.
Para obter considerações e limitações, consulte Limitações.
Uso de dados de Copilot para Ciência de Dados
Nos notebooks, Copilot só pode acessar dados que sejam acessíveis ao bloco de anotações atual do utilizador, seja num data lakehouse anexado ou diretamente carregados ou importados pelo utilizador nesse bloco de anotações. Nos blocos de notas, Copilot não pode aceder a quaisquer dados que não estejam acessíveis ao bloco de notas.
Por padrão, Copilot tem acesso aos seguintes tipos de dados:
- Mensagens anteriores enviadas e respostas de Copilot para esse usuário nessa sessão.
- Conteúdo das células que o utilizador executou.
- Saídas de células que o usuário executou.
- Esquemas de fontes de dados no bloco de anotações.
- Dados de exemplo de fontes de dados no bloco de anotações.
- Esquemas de fontes de dados externas em uma casa de lago anexada.
Avaliação de Copilot para Ciência de Dados
- A equipe de produto testou Copilot para ver o desempenho do sistema no contexto de notebooks e se as respostas de IA são perspicazes e úteis.
- A equipe também investiu em mitigações adicionais de danos, incluindo abordagens tecnológicas para focar a produção do Copilotem tópicos relacionados à ciência de dados.
Dicas para trabalhar com Copilot para Ciência de Dados
- Copilot está mais bem equipado para lidar com tópicos de ciência de dados, portanto, limite suas perguntas a esta área.
- Seja explícito sobre os dados que você deseja que Copilot examine. Se você descrever o ativo de dados, como nomear arquivos, tabelas ou colunas, é mais provável que Copilot recupere dados relevantes e gere saídas úteis.
- Se você quiser respostas mais granulares, tente carregar dados no bloco de anotações como DataFrames ou fixar os dados em sua casa do lago. Isso dá a Copilot mais contexto com o qual realizar análises. Se um ativo for demasiado grande para carregar, fixá-lo é uma alternativa útil.
Competência de IA: Perguntas Frequentes sobre IA Responsável
O que é AI Skill?
AI Skill é uma nova ferramenta no Fabric que traz uma maneira de obter respostas de seus dados tabulares em linguagem natural.
O que a AI Skill pode fazer?
Um analista ou engenheiro de dados pode preparar o AI Skill para uso 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 do esquema.
Os usuários não técnicos podem digitar perguntas e receber os resultados da execução de uma consulta SQL gerada por IA.
Qual é/são o(s) uso(s) pretendido(s) da AI Skill?
Os usuários corporativos que não estão familiarizados com a forma como os dados são estruturados podem fazer perguntas descritivas como "quais são os 10 principais produtos por volume de vendas no mês passado?" além dos dados tabulares armazenados em Fabric Lakehouses e Fabric Warehouses.
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.
A habilidade de IA não se destina a casos de uso que exigem análises profundas ou análises causais. Por exemplo, perguntando "por que nossos números de vendas caíram no mês passado?" está fora do âmbito de aplicação.
Como foi avaliada a AI Skill? 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 mitigações adicionais de danos, incluindo abordagens tecnológicas para concentrar a produção 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?
Certifique-se de que os nomes das colunas são descritivos. Em vez de usar nomes de coluna como "C1" ou "ActCu", use "ActiveCustomer" ou "IsCustomerActive". Esta 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 que a Habilidade de IA gera estiverem 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 são melhores.
Forneça exemplos no painel de configuração do modelo na interface do usuário. O sistema aproveitará os exemplos mais relevantes ao fornecer as suas respostas.
Que fatores operacionais e configurações permitem o uso eficaz e responsável da habilidade de IA?
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 Exemplos que você fornece na interface do usuário.
A habilidade de IA 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, a habilidade de IA também não. Isso vale quando você publica a habilidade de IA em outros destinos, como Copilot para Microsoft 365 ou Microsoft Copilot Studio, onde a habilidade de IA pode ser usada por outros questionadores.