Поделиться через


Конфиденциальность, безопасность и ответственное использование Copilot для базы данных SQL в Microsoft Fabric (предварительная версия)

применимо к:базе данных SQL в Microsoft Fabric

В этой статье вы узнаете, как Microsoft Copilot для баз данных SQL работает, как обеспечить безопасность бизнес-данных и соблюдать требования к конфиденциальности, а также как использовать созданный ИИ ответственно. Дополнительные сведения о Copilot в Fabric см. в конфиденциальности, безопасности и ответственного использования Copilot в Microsoft Fabric (предварительная версия).

С помощью Copilot для баз данных SQL в составе Microsoft Fabric и других функций генеративного искусственного интеллекта, Microsoft Fabric предлагает новый способ преобразования и анализа данных, получения аналитических сведений, создания визуализаций и отчетов в вашей базе данных и других задачах.

Информацию об ограничениях см. в разделе Ограничения Copilot для базы данных SQL.

Использование данных Copilot для баз данных SQL

В базе данных Copilot может получить доступ только к схеме базы данных, доступной в базе данных пользователя.

По умолчанию Copilot имеет доступ к следующим типам данных:

  • Предыдущие сообщения, отправленные пользователем, и ответы от Copilot’а для этого пользователя в этом сеансе.
  • Содержимое SQL-запроса, выполняемого пользователем.
  • Сообщения об ошибках SQL-запроса, который пользователь выполнил (если применимо).
  • Схемы базы данных.

Советы по работе с Copilot для баз данных SQL

  • Copilot лучше всего оснащен для обработки тем базы данных SQL, поэтому ограничьте вопросы к этой области.

  • Четко укажите данные, которые вы хотите, чтобы Copilot проанализировал. Если вы описываете ресурс данных с описательными именами таблиц и столбцов, Copilot, скорее всего, извлекает соответствующие данные и создает полезные выходные данные.

Оценка Copilot для баз данных SQL

Команда по продукту проверила Copilot, чтобы узнать, насколько хорошо система выполняется в контексте баз данных, и является ли ответы ИИ аналитическими и полезными.

Команда также инвестировала в дополнительные средства по устранению вредных последствий, включая технологические методы концентрации результатов работы Copilot на темы, связанные с базами данных SQL.