Создание навыка ИИ (предварительная версия)
Готовы ли вы к беседам о ваших данных? Вы можете создавать возможности искусственного интеллекта с помощью навыка искусственного интеллекта в Microsoft Fabric, чтобы ответить на вопросы о таблицах lakehouse и склада. Этот метод снижает барьеры для других пользователей, чтобы ответить на свои вопросы о данных, так как ваши коллеги могут задавать свои вопросы на английском языке и получать ответы на основе данных.
Внимание
Эта функция доступна в предварительной версии.
Необходимые компоненты
- Платный ресурс емкости F64 или более поздней версии Fabric.
- Включен коммутатор клиента навыков ИИ.
- Включен коммутатор клиента Copilot.
- Межрегиоционный общий доступ для ИИ включен, если это необходимо.
- Хранилище или озеро с данными.
Создание и настройка навыка искусственного интеллекта
Создание и настройка навыка искусственного интеллекта в Fabric включает следующие действия.
- Создание нового навыка искусственного интеллекта.
- Выберите данные.
- Задайте вопросы.
- Укажите примеры.
- Укажите инструкции.
Процесс прост, и вы можете начать тестирование ресурсов навыка искусственного интеллекта в минутах.
Создание нового навыка искусственного интеллекта
Как и другие стандартные процессы создания элементов Fabric, вы можете создать новый навык ИИ на домашней странице Fabric Обработка и анализ данных, выбрав параметр "Создать рабочую область" или с помощью Центра создания. Необходимо указать имя, как показано на снимке экрана:
Выбор данных
После создания навыка искусственного интеллекта выберите источник данных. Это может быть хранилище данных или озеро. На следующем экране выберите склад или озеро, а затем нажмите кнопку "Подключиться".
Левая панель заполняет доступные таблицы в выбранном источнике данных. Установите флажки, чтобы сделать таблицу доступной или недоступной для ИИ. Прежде чем задавать вопросы, необходимо выбрать по крайней мере одну таблицу.
Примечание.
Обязательно используйте описательные имена столбцов. Вместо использования имен столбцов, таких как C1 или ActCu, используйте ActiveCustomer или IsCustomerActive. Использование описательных имен является наиболее эффективным способом получения более надежных запросов из ИИ.
Используйте заметки для модели на панели конфигурации пользовательского интерфейса. Если навык искусственного интеллекта создает неправильные запросы T-SQL, можно предоставить инструкции модели на простом английском языке, чтобы улучшить будущие запросы. Система будет использовать эти инструкции с каждым запросом. Краткие и прямые инструкции лучше всего работают.
Вопросы и ответы
После выбора данных можно начать задавать вопросы. Система обрабатывает вопросы, которые может ответить один запрос, как показано на этом снимке экрана:
Вопросы, такие как следующие примеры, должны работать:
- "Что было нашими общими продажами в Калифорнии в 2023 году?"
- "Какие самые дорогие товары, которые никогда не были проданы?"
Эти вопросы выходят за рамки:
- "Почему производительность фабрики ниже в 2024 году?"
- "Что является первопричиной нашего всплеска продаж?"
При появлении вопроса система использует свои учетные данные для получения схемы. В зависимости от вопроса система использует предоставленные вами сведения (см. разделы "Предоставить примеры" и "Указать инструкции") и схему для создания запроса. Этот запрос — это текст, который отправляется в ИИ, который создает несколько запросов SQL.
После создания запросов SQL изучите их, чтобы убедиться, что они запрашивают только данные. Кроме того, убедитесь, что они не создают, обновляют, удаляют или изменяют данные каким-либо образом. Затем извлеките из списка созданных запросов лучший кандидат запроса. Сделайте все необходимые базовые исправления в лучшем запросе, созданном ИИ. Наконец, с учетными данными повторно создайте запрос и верните результирующий набор.
Изменение источника данных
Чтобы переключиться на другое озеро или хранилище, выберите стрелки в верхней части панели обозревателя , как показано на этом снимке экрана:
Настройка навыка ИИ
Навык искусственного интеллекта предлагает несколько вариантов конфигурации, которые позволяют создателям настраивать его поведение в соответствии с их потребностями. Эти конфигурации обеспечивают гибкость в том, как ИИ обрабатывает и представляет данные, что позволяет лучше контролировать результаты.
Укажите примеры запросов
Вы можете повысить точность ответов навыка ИИ, предоставив ему примеры запросов SQL. Этот метод, известный как обучение с малым числом примеров в генеративном ИИ, позволяет управлять навыком искусственного интеллекта в создании ответов, которые соответствуют вашим ожиданиям.
При предоставлении искусственного интеллекта с примерами пар запросов и вопросов эти примеры используются в качестве ссылки при ответе на будущие вопросы. ИИ будет просматривать приведенные примеры, чтобы найти наиболее релевантные запросы, соответствующие новому вопросу. Это помогает ИИ внедрять логику для бизнеса и отвечать на распространенные запросы, которые часто запрашивают конечные пользователи.
Если вы заметили, что ИИ не создает нужные запросы SQL, вы можете повысить производительность, предоставив дополнительные примеры.
Совет
Предоставление разнообразного набора примеров запросов повысит способность навыка ИИ создавать точные и соответствующие запросы SQL.
Чтобы добавить примеры, нажмите кнопку редактирования в разделе "Примеры ЗАПРОСОВ SQL" справа, как показано на снимке экрана ниже:
Примечание.
Навык искусственного интеллекта будет ссылаться только на запросы, содержащие допустимый SQL и соответствующие схеме выбранных таблиц. Запросы, которые не завершили проверку, не будут использоваться навыком ИИ. Убедитесь, что все примеры запросов действительны и правильно соответствуют схеме, чтобы обеспечить их эффективное использование.
Укажите инструкции
Вы также можете управлять ИИ с инструкциями. Эти инструкции можно указать в текстовом поле "Заметки для модели ". Здесь можно написать инструкции на английском языке. ИИ использует эти инструкции при создании SQL.
Если вы обнаружите, что ИИ последовательно неправильно интерпретирует определенные слова или акронимы, вы можете указать определения терминов в этом разделе, как показано на этом снимке экрана:
Настройка вариантов запросов SQL
Настройка "Вариативность запросов SQL " контролирует изменчивость в количестве SQL-запросов, генерируемых навыком ИИ перед определением окончательного запроса. Изменив этот параметр, создатели могут повлиять на то, сколько различных запросов SQL будет оценивать навык ИИ, прежде чем прийти к окончательному запросу.
Если вы хотите, чтобы навык ИИ изучал более возможные пути запросов, прежде чем выбрать наиболее подходящий, увеличьте параметр вариантов запросов SQL. Это может быть особенно полезно в сложных сценариях, когда несколько потенциальных структур запросов могут привести к желаемому результату.
Показать выполненный SQL-запрос
Параметр Show для выполнения SQL-запроса позволяет разработчикам проверять результаты, полученные навыком ИИ. Если этот параметр включен, этот параметр обеспечивает видимость окончательного SQL-запроса, созданного навыком искусственного интеллекта, который использовался для создания окончательных выходных данных.
Этот параметр можно включить, если необходимо проверить или устранить неполадки запросов SQL, созданных навыком искусственного интеллекта. Это особенно полезно для понимания того, как навык ИИ создает запросы и гарантирует их соответствие ожидаемой логике и структуре.